Copper-Catalyzed Cross-Coupling Between (E)-1,2-Diiodoethene andCarbazates: Entry to β-Functionalized N-Alkenylcarbazates
Notice bibliographique
Résumé
Aims: This work aims to widen the scope of methodologies to prepare functionalized N-alkenylcarbazates. Background: Alkenylcarbazates are generally prepared via Aza-Baylis-Hillman reactions, nucleophilic attack on ketones or a tandem carbometallation/amidation reaction of alkynes. Objective: The objective of this work is to develop a method to prepare functionalized Nalkenylcarbazates that alleviates the problem encountered in the above methods (use of electron deficient alkenes, use of stoiechiometric amounts of metal, access to symmetrical dicarbazates only). Methods: Use of copper-catalyzed cross-coupling between vinylic diiodide and carbazates to prepare functionalized N-alkenylcarbazates. Results: Various β-iodovinylcarbazates were synthesized with up to good yields. The highest yields were obtained using dicarbazates. Functionalization of β-iodovinylcarbazate demonstrated that the vinyl iodide moiety of these molecules can be substituted by a variety of functional groups via transition metal-catalyzed coupling reactions. Conclusion: Copper-catalyzed cross-coupling reaction is efficient to prepare functionalized N-alkenylcarbazates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».