Experimental determination of dissociation constants (p<i>K<sub>a</sub></i>) for <scp>N</scp>‐(2‐aminoethyl)‐1,3‐propanediamine, 2‐methylpentamethylene diamine, <scp>N,N</scp>‐dimethyldipropylenetriamine, 3,3′‐<scp>diamino‐N</scp>‐methyldipropyl‐amine, <scp>Bis</scp>[2‐(<scp>N,N</scp>‐dimethylamino)ethyl]ether, 2‐[2‐(dimethyl‐amino) ethoxy] ethanol, 2‐(dibutylamino) ethanol, and <scp>N</scp>‐propylethanol‐amine and modeling with artificial neural network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The dissociation constants (p K a ) of the eight amines, namely, N‐(2‐aminoethyl)‐1,3‐propanediamine, 2‐methylpentamethylene diamine, N,N‐dimethyldipropylene‐triamine, 3,3′‐diamino‐N‐methyl‐dipropylamine, Bis[2‐(N,N‐dimethylamino) ethyl]ether, 2‐[2‐(dimethyl‐amino)ethoxy] ethanol, 2‐(dibutylamino) ethanol, and N‐propylethanolamine were measured between 298.15 and 313.15 K with 5 K increment. Based on the experimental values and using the van't Hoff equation, thermodynamic properties such as the standard state changes of enthalpy, entropy, and Gibbs free energy were calculated. Using computational chemistry calculations, the amine that is protonated first was predicted. Furthermore, computer‐free group contribution methods such as the original Perrin–Dempsey–Serjeant (PDS), the modified PDS, and the Qian–Sun–Sun–Gao (QSSG) model were used to estimate the dissociation constants of the studied amines at 298.15 K. The QSSG provided the most accurate results. Finally, this work utilized an artificial neural network for estimating the p K a values, which were in excellent agreement with the experimental data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».