MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389680398 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-t29k7

Catalyzing Change: The Power of Computational Asymmetric Catalysis

2023· preprint· en· W4389680398 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnantioselective synthesisDiastereomerMechanism (biology)Computer scienceCatalysisStereoselectivityExpressive powerField (mathematics)Biochemical engineeringChemistryOrganocatalysisCombinatorial chemistryNanotechnologyArtificial intelligenceTheoretical computer scienceMathematicsOrganic chemistryMaterials scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational asymmetric catalysis has seen an impressive rise in the last twenty years, thanks to advancements in algorithm and method development for predicting catalyst enantioselectivity. These methods/algorithms describe reactions that can be categorized into two groups: reactions where 1) knowledge of the mechanism is not required and where leveraging experimental data to establish correlations between reaction descriptors and enantioselectivity is imperative, and 2) the mechanism (or transition state (TS) for the enantioselective step) is known and used to determine catalyst stereoselectivity by modeling the diastereomeric TSs. Although these methods have reached an important level of proficiency for enantioselectivity prediction, this field remains largely obscured for experimental chemists. In this review, we aim to shed light on models, methods, and applications used in asymmetric synthesis, with accessible language suited for experimental chemists. Our hope is that these methods will ultimately be adopted by synthetic chemists for the design of novel catalysts.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,258 · 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