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Enregistrement W4378676303 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-mfngl

The poisonous truth about the mercury drop test: the effect of elemental mercury on Pd(0) and Pd(II)ArX intermediates

2023· preprint· en· W4378676303 sur OpenAlexafffund
Ian C. Chagunda, Tiago Fisher, Makenna Schierling, J. Scott McIndoe

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganometallic Complex Synthesis and Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversities Space Research AssociationUniversity of Victoria
Mots-clésMercury (programming language)Elemental mercuryChemistryCatalysisDrop (telecommunication)SelectivityPalladiumTransmetalationHomogeneousInorganic chemistryEnvironmental chemistryOrganic chemistryComputer scienceAdsorptionThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mercury drop test is a widely used method for distinguishing between homogeneous and heterogeneous catalysis in organometallic systems. However, recent research has highlighted the limitations of this test due to the intrinsic reactivity of some organometallic compounds towards elemental mercury. In this study, we used real-time mass spectrometry with charge-tagged substrates to investigate the effect of elemental mercury on LnPd0 and PdIIArX intermediates common in palladium-catalysed cross-coupling reactions. Our findings demonstrate that mercury can interact with both species through redox-transmetallation and amalgamation processes, leading to a decrease in catalytic activity. This result further calls into question the fundamental assumption of mercury selectivity towards heterogeneous catalytic species. These results highlight the importance of careful consideration of the results the mercury drop test provides and encourages further research to gain a more comprehensive understanding of catalyst poisoning mechanisms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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