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Enregistrement W4288051640 · doi:10.1021/acs.organomet.2c00268

Dispersion Stabilizes Metal–Metal Bonds in the 1,8-Bis(silylamido)naphthalene Ligand Environment

2022· article· en· W4288051640 sur OpenAlexafffund
Nicholas J. Roberts, Erin R. Johnson, Saurabh S. Chitnis

Notice bibliographique

RevueOrganometallics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCrystallography and molecular interactions
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie University
Mots-clésChemistrySteric effectsLigand (biochemistry)Non-covalent interactionsLone pairComputational chemistryCrystallographyLondon dispersion forceMetalAmideStereochemistryHydrogen bondMoleculeOrganic chemistryvan der Waals force

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is emerging consensus that stabilization of weak bonds using bulky substituents operates not only by steric shielding but also by boosting the dispersive attraction across the bond. While many studies have explored this concept for hydrocarbon, arene, carbene, and phosphine ligands, it remains minimally explored for amide ligands. Bulky 1,8-bis(silylamido) naphthalenes were recently used to isolate the first example of Sb–Bi σ-bonds, which was tentatively ascribed to an unexpectedly high degree of interfragment dispersive stabilization. To understand this finding and study how the interplay between steric repulsion and dispersive attraction alters metal–metal bond strengths more generally, we have computationally examined Sb–Sb, Sb–Bi, and Bi–Bi σ-bond enthalpies and energies in 21 compounds within the 1,8-bis(silylamido) naphthalenes ligand framework. The energies have been dissected into base electronic, London dispersion, and ligand deformation contributions. The London dispersion component has been further deconvoluted to identify the most significant pairwise functional group interactions driving stabilization from noncovalent interactions. Steric clashes have been considered by examining the extent of ligand deformation. The resulting insights will enable the rational evolution of these accessible and tunable ligands in the context of stabilizing weak bonds and may also be transferable to other amide ligands.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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