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Enregistrement W4307853166 · doi:10.26434/chemrxiv-2022-79ld5

On the Realties of Base Metal Catalysis: An Overview

2022· preprint· en· W4307853166 sur OpenAlexafffund
Marissa L. Clapson, Connor S. Durfy, Devon Facchinato, Marcus W. Drover

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemistry and Chemical Engineering
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCouncil of Ontario UniversitiesUniversity of Windsor
Mots-clésBase metalConversationContext (archaeology)Knowledge baseSustainable developmentBase (topology)Engineering ethicsPolitical scienceKnowledge managementNanotechnologySociologyEngineeringComputer scienceWorld Wide WebMaterials scienceBiologyLawCommunicationMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This perspective invites conversation concerning base metal catalysis as a green and sustainable solution in industrial and academic contexts. We explore what it means to be ‘sustainable’ and provide information on current efforts in synthetic chemistry. We establish a definition of a base metal and reflect on what considerations might apply to that definition. Throughout, we offer recent case studies, highlighting topics relevant to ligand development, metal sourcing, recyclability, and comparative reactivity using precious metal relatives. We challenge non-specialist readers to consider how, where, and why base metal catalysts are utilized. Finally, we offer social context, asking broad questions relevant to social acceptability. For example, decisions related to catalyst development are often driven by factors including costliness, safety, social adoptability, and performance. How can we move base metal catalysis to the forefront? Does society really care if materials are fabricated from nickel instead of palladium or platinum? How can our community guide this knowledge translation? Is this a job for us alone?

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,992

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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