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Enregistrement W4393635874 · doi:10.1039/d4nr00143e

Insight into the nature of carbon–metal bonding for <i>N</i>-heterocyclic carbenes in gold/silver complexes and nanoparticles using DFT-correlated Raman spectroscopy: strong evidence for π-backbonding

2024· article· en· W4393635874 sur OpenAlexafffund
Lucille Kuster, Marilyne Bélanger‐Bouliga, Thomas E. Shaw, Titel Jurca, Ali Nazemi, Mathieu Frenette

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCatalytic Cross-Coupling Reactions
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre québécois sur les matériaux fonctionnels
Mots-clésRaman spectroscopyMetalNanoparticleColloidal goldMaterials scienceCarbon fibersSilver nanoparticlePhotochemistrySpectroscopyChemistryNanotechnologyOrganic chemistryComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SCAN-3c method allows an excellent correlation between experimental and predicted Raman spectra which helps calibrate an accurate description of NHC-metal bonding. While π-backbonding should stabilize the NHC-metal bond, conflicting reports for the presence and absence of π-backbonding are seen in the literature. This debate led us to further investigate experimental and theoretical results to ultimately confirm and quantify the presence of π-backbonding in these systems. Experimentally, an observed decrease in the NHC's CN stretching due to the population of the π* orbital is a good indication for the presence of π-backbonding. Using energy decomposition analysis - natural orbitals for chemical valence (EDA-NOCV), our calculations concur and quantify π-backbonding in these NHC-bound complexes and NPs. Surprisingly, we observe that NPs are less stabilized by π-backbonding compared to their respective complexes-a result that partially explains the weaker NHC-NP bond. The protocol described herein will help optimize metal-carbon bonding in NHC-stabilized metal complexes, nanoparticles and surfaces.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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