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Enregistrement W4220932890 · doi:10.1002/cctc.202101621

From Deep Eutectic Solvents to Nitrogen‐rich Ordered Mesoporous Carbons: A Powerful Host for the Immobilization of Palladium Nanoparticles in the Aerobic Oxidation of Alcohols

2022· article· en· W4220932890 sur OpenAlexaff
Seyedeh Zahra Alizadeh, Babak Karimi, Hojatollah Vali

Notice bibliographique

RevueChemCatChem · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMesoporous Materials and Catalysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisMesoporous materialChemistryPalladiumDeep eutectic solventInorganic chemistryAdsorptionCholine chlorideEutectic systemNanoparticleCarbonizationActivated carbonAlcohol oxidationOrganic chemistryMaterials scienceAlloyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The preparation of a nitrogen‐rich ordered mesoporous carbon (DNOMC) with three‐dimensional cubic structure was established via carbonization of a green, inexpensive and safe deep eutectic solvent consisting of choline chloride salt and D‐glucose in the presence of KIT‐6 template for the first time. The materials were characterized by TEM, N2 adsorption–desorption analysis, XPS, TGA, CHN, and FT‐IR. The DNOMC was shown to be a powerful support for the immobilization of palladium nanoparticles. The Pd@DNOMC catalyst exhibited high activity in the selective aerobic oxidation of various activated and non‐activated primary and secondary benzylic as well as linear and cyclic aliphatic alcohols to the corresponding carboxylic acids and ketones in pure water under molecular oxygen. The catalyst system could successfully be reused at least ten times without any significant decrease in either activity or selectivity. It is worth noting that, the hot filtration strongly showed that the catalyst works in a boomerang‐type catalyst pathway.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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