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Enregistrement W4200211494 · doi:10.26434/chemrxiv-2021-w5kz4

Plug-and-Play Heterogeneous Catalysis Enabled by Metal–Organic Cage-Crosslinked Polymers

2021· preprint· en· W4200211494 sur OpenAlexfundno aff
Christopher L. Brown, David Lundberg, Jessica V. Lamb, Denise Kleinschmidt, Yasmeen AlFaraj, M. Francesca Ottaviani, Nathan J. Oldenhuis, Jeremiah A. Johnson

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocluster Synthesis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésCatalysisPolymerHomogeneousMaterials scienceHeterogeneous catalysisHomogeneous catalysisDecoupling (probability)Organic polymerNanotechnologyMetal-organic frameworkCombinatorial chemistryChemical engineeringChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The immobilization of homogeneous catalysts onto solid supports to improve recyclability while maintaining catalytic efficiency is often a trial-and-error process limited by poor control of the local catalyst environment and a lack of modular strategies to append catalysts to support materials. Here, we introduce a “plug-and-play” heterogenous catalysis platform that overcomes these challenges. Our approach leverages the well-defined interiors of self-assembled Pd12L24 metal–organic cages/polyhedra (MOCs): through a simple combination of catalyst-ligands, polymeric ligands, and spacer ligands, we demonstrate facile self-assembly of a diverse range of polymer gels featuring endohedrally-catalyst-functionalized junctions. Through decoupling catalyst incorporation and environment from the physical properties of the support (polymer matrix), this simple strategy is shown to enhance the recyclability of various catalyst systems (e.g., TEMPO-catalyzed oxidation and Au(I)-catalyzed cyclization) and enable catalysis in environments where homogeneous catalyst analogs are not viable.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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