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Enregistrement W4241619089 · doi:10.26434/chemrxiv.14454585.v1

A Mechanistic Investigation of the Suzuki Polycondensation Reaction Using MS/MS Methods

2021· preprint· en· W4241619089 sur OpenAlexafffund
Michelle Ting, Lars P. E. Yunker, Ian C. Chagunda, Katherine Hatlelid, Meghan Vieweg, J. Scott McIndoe

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIon-surface interactions and analysis
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Victoria
Mots-clésCatalysisCondensation polymerChemistryMonomerPolymerizationDecompositionCombinatorial chemistryPolymerPolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding catalytic reactions is inherently difficult because not only is the catalyst the least abundant component in the mixture, but it also takes many different forms as the reaction proceeds. Precatalyst is converted into active catalyst, short-lived intermediates, resting states, and decomposition products. Polymerization catalysis is harder yet to study, because as the polymer grows the identities of these species change with every turnover as monomers are added to the chain. Modern mass spectrometric methods have proved to be up to the challenge, with multiple reaction monitoring (MRM) in conjunction with pressurized sample infusion (PSI) used to continuously probe all stages of the Suzuki polycondensation (SPC) reaction. Initiation, propagation, and termination steps were tracked in real time, and the outstanding sensitivity and low signal-to-noise of the approach has real promise with respect to the depth with which this reaction and others like it can be studied.

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 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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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