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Enregistrement W4309353276 · doi:10.1002/9783527832217.ch19

Computational Studies – A Useful Tool in Elucidation of Mechanisms of Organocatalytic Reactions

2022· other· en· W4309353276 sur OpenAlexaff
Simarpreet Singh, Jorge Dourado, Rebecca L. Davis

Notice bibliographique

RevueAsymmetric Organocatalysis · 2022
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAsymmetric Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganocatalysisReactivity (psychology)CarbeneChemistryBiochemical engineeringComputational chemistryCatalysisDensity functional theoryLewis acids and basesComputer scienceCombinatorial chemistryEnantioselective synthesisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter provides an overview of the applications of computational methodologies in developing models to explain the observed reactivity and selectivity of organocatalytic reactions. While computational chemistry has been applied to all areas of organocatalysis, this chapter focuses on the role it has played in the areas of aminocatalysis, N-heterocyclic carbene catalysis, and Lewis acid/hydrogen bond catalysis. Selected examples highlight the power of computational studies, specifical density functional theory (DFT), in providing transition state models capable of rationalizing observed reactivity and selectivity trends and the power of these models in the design of new reactions. While most of the work presented in this chapter employs DFT calculations, other methods, including molecular dynamics and the newly developed approaches for predictive modeling, are also highlighted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · 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
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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