Polymerization of Racemic 2,2′-Dialkyl-Sila[1]ferrocenophanes: DFT-Assisted Polymer Analysis by <sup>29</sup>Si NMR Spectroscopy Using Model Compounds
Notice bibliographique
Résumé
The described research aimed at the preparation of racemic, C 2 symmetric sila[1]ferrocenophanes with alkyl groups in 2,2′-positions to complement their known enantiopure counterparts. As the synthetic approach, the well-known Ugi amine chemistry was chosen to introduce planar chirality into the ferrocene framework. The challenge in this multistep process is the separation of a rac and meso mixture of diols obtained through the reduction of 1,1′-dialkanoylferrocenes by LiAlH 4 or NaBH 4 . From the three tested alkanoyl groups, only one led to a significant excess of the rac diol, which could be separated by crystallizations and converted to rac -2,2′-diisobutyl-dimethylsila[1]ferrocene. Thermal ring-opening polymerization of this new monomer gave a poly(ferrocenylsilane) that consists of two types of diads, as revealed by two sets of peaks in its 29 Si NMR spectrum centered at −5.66 and −7.74 ppm. 29 Si NMR chemical shifts could be predicted with density functional theory (DFT) methods for planar-chiral bis(ferrocenyl)dimethylsilanes that were used to model these meso and racemo diads of the polymer. These calculations realistically predict that silicon atoms of racemo diads are higher shielded than those of meso diads. Surprisingly, the 29 Si NMR peaks of both diads are split into a set of peaks, revealing a sensitivity of δ values beyond diads.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».