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Enregistrement W4313308197 · doi:10.1002/chem.202203557

Carbonylmetallates as Versatile 2‐, 4‐ or 6‐Electron Donor Metalloligands in Transition‐Metal Complexes and Clusters: A Global Approach

2022· article· en· W4313308197 sur OpenAlexfundno aff
Noura Naili, Samia Kahlal, Bachir Zouchoune, Jean‐Yves Saillard, Pierre Braunstein

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueMinistère de l'Enseignement Supérieur, de la Recherche, de la Science et de la Technologie
Mots-clésElectron countingMetalTransition metalChemistryBridging (networking)Computational chemistryElectronCrystallographyChemical physicsPhysicsComputer scienceQuantum mechanicsCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbonylmetallates [m] − , such as [MoCp(CO) 3 ] − , [Mn(CO) 5 ] − , [Co(CO) 4 ] − , have long been successfully used in the preparation of hundreds of metal‐metal bonded carbonyl complexes and clusters, in particular of the heterometallic type. We focus here on situations where [m] − can be viewed as a terminal, doubly or even triply bridging metalloligand, developing metal‐metal interactions with one, two or three metal centers M, respectively. With metals M from the Groups 10–12, it is not straightforward or even impossible to rationalize the structure of the resulting clusters by applying the well‐known Wade‐Mingos rules. A very simple but global approach is presented to rationalize structures not obeying usual electron‐counting rules by considering the anionic building blocks [m] − as metalloligands behaving formally as potential 2‐, 4‐ or 6‐electron donors, similarly to what is typically encountered with for example halido ligands. Qualitative and theoretical arguments by using DFT calculations highlight similarities between seemingly unrelated metal complexes and clusters and also entail a predicting power with high synthetic potential.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0220,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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'admission1
Résumé présentoui

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