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Enregistrement W3044370977 · doi:10.1002/chem.202003153

Hydrostibination of Alkynes: A Radical Mechanism**

2020· article· en· W3044370977 sur OpenAlexafffund
Joshua W. M. MacMillan, Katherine M. Marczenko, Erin R. Johnson, Saurabh S. Chitnis

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadical Photochemical Reactions
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryRadicalMarkovnikov's ruleSubstituentKinetic isotope effectYield (engineering)Density functional theoryLimitingComputational chemistryReaction mechanismSolventPhotochemistryMedicinal chemistryRegioselectivityCatalysisOrganic chemistryThermodynamicsPhysicsDeuteriumNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The addition of Sb−H bonds to alkynes was reported recently as a new hydroelementation reaction that exclusively yields anti‐Markovnikov Z ‐olefins from terminal acetylenes. We examine four possible mechanisms that are consistent with the observed stereochemical and regiochemical outcomes. A comprehensive analysis of solvent, substituent, isotope, additive, and temperature effects on hydrostibination reaction rates definitively refutes three ionic mechanisms involving closed‐shell charged intermediates. Instead the data support a fourth pathway featuring open‐shell neutral intermediates. Density‐functional theory (DFT) calculations are consistent with this model, predicting an activation barrier that is in agreement with the experimental value (Eyring analysis) and a rate limiting step that is congruent with the experimental kinetic isotope effect. We therefore conclude that hydrostibination of arylacetylenes is initiated by the generation of stibinyl radicals, which then participate in a cycle featuring Sb II and Sb III intermediates to yield the observed Z ‐olefins as products. This mechanistic understanding will enable rational evolution of hydrostibination as a synthetic methodology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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