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Enregistrement W3192367467 · doi:10.1039/d1ob01122g

Modern methods for the synthesis of perfluoroalkylated aromatics

2021· article· en· W3192367467 sur OpenAlexafffund
Durbis J. Castillo‐Pazos, Juan D. Lasso, Chao‐Jun Li

Notice bibliographique

RevueOrganic & Biomolecular Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueFluorine in Organic Chemistry
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre in Green Chemistry and Catalysis
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaE.B. Eddy Endowment FundCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChemistryNanotechnologyEnvironmentally friendlyBiochemical engineeringCombinatorial chemistryOrganic chemistryEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perfluoroalkyl-containing substances (PFAS), have become omnipresent materials in the modern world for both commercial and research applications. Compounds such as perfluoroalkylated arenes and heteroarenes have found uses in surfactants, lubricants, and flame retardants as a result of their astonishing chemical stability. Consequently, the synthesis of such compounds encompasses a large body of scientific articles and patents developed in the previous century. Most recent reviews on this subject have thus focused on summarizing this traditional literature, and have thereby spurred the development of a new wave of reaction manifolds employing modern synthesis principles. This new generation of methodologies focuses on the greener synthesis of perfluoroalkylated aromatic scaffolds, through the use of more efficient organometallic reactions, as well as by photochemical and electrochemical strategies. Herein, we will summarize this cohort of reactions while highlighting current challenges and future desirable outcomes for their environmentally friendly synthesis.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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