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Enregistrement W4237222482 · doi:10.26434/chemrxiv.7323989.v1

N-Heterocyclic carbene-functionalized magic number gold nanoclusters

2018· preprint· en· W4237222482 sur OpenAlexaff
Mina R. Narouz, Kimberly M. Osten, Phillip J. Unsworth, Renee W. Y. Man, Kirsi Salorinne, Shinjiro Takano, Ryohei Tomihara, Sami Kaappa, Sami Malola, Cao‐Thang Dinh, J. Daniel Padmos, Kennedy Ayoo, Garrett J. Patrick, Masakazu Nambo, J. Hugh Horton, Edward H. Sargent, Hannu Häkkinen, Tatsuya Tsukuda, Cathleen M. Crudden

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocluster Synthesis and Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoclustersCarbeneMetalCluster (spacecraft)Ligand (biochemistry)Gold clusterChemistryNanotechnologyMaterials scienceCrystallographyCatalysisCombinatorial chemistryComputational chemistryOrganic chemistryElectronic structure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magic number metal nanoclusters are atomically precise nanomaterials that have enabled unprecedented insight into structure-property relationships in nanoscience. Thiolates are the most common ligand, binding to the cluster via a staple motif in which only central gold atoms are in the metallic state. The lack of other strongly-bound ligands for nanoclusters with different bonding modes has been a significant limitation in the field. Herein, we report a previously unknown ligand for gold (0) nanoclusters: N-heterocyclic carbenes (NHCs), which feature a robust metal-carbon single bond, and impart high stability to the corresponding gold cluster. The addition of a single NHC to gold nanoclusters results in significantly improved stability and catalytic properties in the electrocatalytic reduction of CO 2 . By varying the conditions, nature and number of equivalents of the NHC, predominantly or exclusively monosubstituted NHC-functionalized clusters result. Clusters can also be obtained with up to five NHCs, as a mixture of species.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,147
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)0,0090,008

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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