MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401597290 · doi:10.1002/cctc.202400517

A Survey of Reaction Energetics for Diverse Small Molecule Activation: Where Do Molecular Electrocatalysts Go From Here?

2024· article· en· W4401597290 sur OpenAlexafffund
Ana Sonea, Jeffrey J. Warren

Notice bibliographique

RevueChemCatChem · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser University
Mots-clésNanotechnologyFlexibility (engineering)CatalysisMoleculeSmall moleculeUpgradeChemistryComputer scienceBiochemical engineeringCombinatorial chemistryMaterials scienceEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The invention of technologies that can activate, transform, and upgrade small molecules is a significant challenge. The starting point for many such technologies is molecular catalysts. Their well‐defined active sites, multitude of tools to characterize their reactions, and their synthetic flexibility makes such molecules logical starting points. However, it is increasingly clear that challenges exist in the applications of molecular catalysts at the scales needed to address modern chemical and energy demands. In this review, we discuss selected classes of molecular electrocatalysts and highlight their development and key features. Of special interest are proton‐coupled transformations of H 2 , O 2 , N 2 , CO 2 , and related small molecules. We also frame important thermodynamic features for different catalysts using new approaches and ask forward looking questions about their applications in practical systems.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemCatChemMême sujetElectrocatalysts for Energy ConversionTravaux en français237 207