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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 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,850

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
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 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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