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Enregistrement W4229368691 · doi:10.1139/cjc-2021-0250

Enhanced reduction of nitrobenzene derivatives using reusable Ni nanoparticles supported on multi-layered poly(1,2-phenylenediamine)-coated layered double hydroxides

2022· article· en· W4229368691 sur OpenAlexvenueno aff
Jamshid Babamoradi, Ramin Ghorbani‐Vaghei, Sedigheh Alavinia

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrobenzeneLayered double hydroxidesChemistryGlycidyl methacrylateHydroxideNanomaterialsCatalysisNickelNanoparticleCopolymerChemical engineeringNuclear chemistryPolymer chemistryCombinatorial chemistryInorganic chemistryOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, nanomaterials with layered double hydroxide (LDH) cores have been the subject of intense research regarding their promising applications in organic synthesis. In this study, nitrobenzene reduction is investigated by designing and synthesizing a novel LDH-based heterogeneous catalyst containing a nickel-1,2-phenylenediamine complex. The Cu–Zn–Al LDH was functionalized with copolymer bearing a glycidyl methacrylate (GMA) linkage that makes it suitable for grafting with 1,2-phenylenediamine. Overall, the synthesized LDH@MPS-GMA-PDA-Ni was found to be a highly efficient heterogeneous nanocatalyst that can catalyze nitroarene reduction with high yields under mild conditions.

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 enseignants0,003
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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