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Enregistrement W3037961445 · doi:10.1002/ejic.202000525

Exploring the Synthesis and Electronic Properties of Axially Substituted Boron Subphthalocyanines with Carbon‐Based Functional Groups

2020· article· en· W3037961445 sur OpenAlexafffund
Esmeralda Bukuroshi, Anne Ugleholdt Petersen, Line Broløs, Timothy P. Bender, Mogens Brøndsted Nielsen

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Inorganic Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePorphyrin and Phthalocyanine Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMitacsNatur og Univers, Det Frie Forskningsråd
Mots-clésChemistryTriple bondAlkyneCarbon fibersHalogenationQuantum yieldPhotochemistryCyclic voltammetryBoronFluorescenceYield (engineering)HalogenSolubilityMedicinal chemistryComputational chemistryOrganic chemistryPhysical chemistryAlkylDouble bondComposite numberElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With peripheral fluorination and chlorination known to significantly influence the solubility, fluorescence quantum yield and redox properties of boron subphthalocyanines (BsubPcs), it is the intent of this study to further expand a matrix of BsubPcs to correlate structural changes to properties. Here, we have adapted previous synthetic methodologies for accessing axially substituted BsubPcs with a variety of alkyne substituents along with incorporating various peripheral halogens. While axial substitution of BsubPcs results in minimal shifts of longest‐wavelength absorptions, relative fluorescence quantum yields decrease with the increasing number of axial carbon–carbon triple bonds. Cyclic voltammetry studies reveal that BsubPcs can form a radical anion more easily with each additional carbon–carbon triple bond, the most significant change happening when going from one to two triple bonds. Also, the reduction profile is influenced by peripheral halogenation as well as by the radical‐stabilizing ability of an axial arylethynyl group. In all, axial alkyne‐based substituents have influential impact on the characteristics of BsubPcs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,135 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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