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Enregistrement W4401696635 · doi:10.1149/ma2024-01141130mtgabs

Understanding the Role of Second Coordination Sphere Effects on Electrochemical CO<sub>2</sub> Reduction with Iron Porphyrins

2024· article· en· W4401696635 sur OpenAlexaff
Eva M. Nichols

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoordination sphereElectrochemistryCoordination complexReduction (mathematics)ChemistryPorphyrinInorganic chemistryPhotochemistryElectrodeCrystallographyMetalOrganic chemistryCrystal structurePhysical chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enzymes achieve fast kinetics and high selectivity by carefully controlling the functional groups in the vicinity of the active site. Collectively, these peripheral groups are termed the Second Coordination Sphere (SCS). Synthetic chemists have long been inspired by the biological importance of the SCS and have demonstrated that the SCS can play an important role in a number of transformations promoted by molecular catalysts. In particular, it is well-known that the kinetics of electrochemical CO2 reduction depend on the presence of SCS functional groups capable of proton transfer, hydrogen bonding, or electrostatic interactions. However, many aspects still remain incompletely understood, such as the pKa requirements for protic SCS groups, the positional dependence of the SCS group with respect to the active site, and the role(s) of the SCS group in the catalytic reaction mechanism. This talk will showcase various SCS modifications made to iron porphyrins and, relying on a combination of molecular synthesis, electrochemistry, spectroscopy, and computational insights, will outline the various ways that the SCS can perturb reaction mechanisms and outcomes of electrochemical CO2 reduction.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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