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Enregistrement W3091899570 · doi:10.3762/bjoc.16.201

Palladium nanoparticles supported on chitin-based nanomaterials as heterogeneous catalysts for the Heck coupling reaction

2020· article· en· W3091899570 sur OpenAlexafffund
Tony Jin, Malickah Hicks, Davis Kurdyla, Sabahudin Hrapovic, Edmond Lam, Audrey Moores

Notice bibliographique

RevueBeilstein Journal of Organic Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésHeck reactionCatalysisChitinNanomaterialsChemistryChitosanNanocrystalNanoparticlePalladiumNanocompositeChemical engineeringHeterogeneous catalysisCoupling reactionNanotechnologyCelluloseNanocelluloseMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this report, chitin and chitosan nanocrystals were used as biomass-based supports for Pd nanoparticles (NPs) used as a heterogeneous catalyst for the Heck coupling reaction. By using a one-pot fabrication method, a Pd salt precursor was directly reduced and deposited onto these nanocrystal catalysts. Characterization of these nanocomposites showed disperse Pd NPs on the surfaces of the chitinous nanocrystals. Heck coupling model reactions revealed full product yield in relatively benign conditions, outcompeting the use of other catalysts supported on biomass-based nanomaterials, including cellulose nanocrystals. These initial results show the potential for using chitinous nanomaterials as effective catalyst supports in cross-coupling reactions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,252 · 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.

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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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