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Enregistrement W4324386798 · doi:10.1021/acs.jpcc.3c00268

Water-Soluble Copper(I) Hydroxide Catalyst and Its Formation in Ligand-Free Suzuki–Miyaura Cross-Coupling Reactions

2023· article· en· W4324386798 sur OpenAlexfundno aff
Priya Karna, Y. Zou Finfrock, Junjie Li, Yongfeng Hu, Dong‐Sheng Yang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCatalytic Cross-Coupling Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryDivision of ChemistryU.S. Department of EnergyOffice of ScienceCanadian Light SourceNational Science Foundation
Mots-clésCatalysisCopperChemistryHydroxideAqueous solutionInorganic chemistryIodideCoupling reactionMetalPhotochemistryLigand (biochemistry)Auger electron spectroscopyAbsorption spectroscopyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copper has emerged as an alternative metal for metal-catalyzed cross-coupling reactions due to its low cost, readily availability, and low toxicity. This article reports a water-soluble active molecular catalyst and its formation in the ligand-free Suzuki – Miyaura (SM) cross-coupling reactions with copper iodide as the precatalyst in aqueous solutions. The SM coupling is homogeneous in nature, and the molecular catalyst is Cu(OH) in its singlet electronic state as identified by experimental and computational UV–vis absorption spectroscopy. The Cu(OH) catalyst is generated through the leaching of oval-shaped Cu 2 O nanoparticles, which are characterized with X-ray Auger electron spectroscopy, X-ray absorption spectroscopy, and transmission electron microscopy. The soluble Cu(OH) species is stable for at least 4 weeks under ambient conditions.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,620

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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