Manganese-Catalyzed Hydroboration of Terminal Olefins and Metal-Dependent Selectivity in Internal Olefin Isomerization–Hydroboration
Notice bibliographique
Résumé
In the past decade, the use of earth-abundant metals in homogeneous catalysis has flourished. In particular, metals such as cobalt and iron have been used extensively in reductive transformations including hydrogenation, hydroboration, and hydrosilylation. Manganese, on the other hand, has been considerably less explored in these reductive transformations. Here, we report a well-defined manganese complex, [Mn( i Pr BDI)(OTf) 2 ] ( 2a; BDI = bipyridinediimine), that is an active precatalyst in the hydroboration of a variety of electronically differentiated alkenes (>20 examples). The hydroboration is specifically selective for terminal alkenes and occurs with exclusive anti-Markovnikov selectivity. In contrast, when using the analogous cobalt complex [Co( i Pr BDI)(OTf) 2 ] ( 3a ), internal alkenes are hydroborated efficiently, where a sequence of isomerization steps ultimately leads to their hydroboration. The contrasting terminal versus internal alkene selectivity for manganese and cobalt was investigated computationally and is further discussed in the herein-reported study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».