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Enregistrement W3092781572 · doi:10.1055/s-0040-1707272

The Power of Iron Catalysis in Diazo Chemistry

2020· article· en· W3092781572 sur OpenAlexafffund
Thierry Ollevier, Virginie Carreras, Nour Tanbouza

Notice bibliographique

RevueSynthesis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCyclopropane Reaction Mechanisms
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesUniversité Laval
Mots-clésChemistryDiazoYlideInsertion reactionCatalysisCycloadditionHeteroatomMedicinal chemistryCarbon fibersCombinatorial chemistryPhotochemistryOrganic chemistryRing (chemistry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of iron catalysis to enable reactions with diazo compounds has emerged as a valuable tool to forge carbon–carbon or carbon–heteroatom bonds. While diazo compounds are often encountered with toxic and expensive metal catalysts, such as Rh, Ru, Pd, Ir, and Cu, a resurgence of Fe catalysis has been observed. This short review will showcase and highlight the recent advances in iron-mediated reactions of diazo compounds. 1 Introduction 2 Insertion Reactions 2.1 Insertion into B–H Bonds 2.2 Insertion into Si–H Bonds 2.3 Insertion into N–H Bonds 2.4 Insertion into S–H bonds 3 Ylide Formation and Subsequent Reactions 3.1 Doyle–Kirmse Rearrangement 3.2 [1,2]-Stevens and Sommelet–Hauser Rearrangements 3.3 Olefination Reactions 3.4 Cycloaddition Reactions 3.5 gem-Difluoroalkenylation 4 Three-Component Reactions 5 Miscellaneous 6 Conclusion

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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