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Enregistrement W4402638281 · doi:10.1002/chem.202402391

Mapping Electrophile Chemoselectivity in DalPhos/Nickel <i>N</i>‐Arylation Catalysis: The Unusual Influence of Remote Sterics

2024· article· en· W4402638281 sur OpenAlexafffund
Peter Fox, Jeongin Choi, Erin R. Johnson, Mark Stradiotto

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCatalytic Cross-Coupling Reactions
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaKillam TrustsDalhousie UniversityResearch Nova ScotiaUniversities Space Research Association
Mots-clésChemoselectivityElectrophileSteric effectsNickelCatalysisChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We disclose herein our evaluation of competitive (hetero)aryl-X (X: Br>Cl>OTf) reactivity preferences in bisphosphine/Ni-catalyzed C-N cross-coupling catalysis, using furfurylamine as a prototypical nucleophile, and employing DalPhos and DPPF as representative ancillary ligands with established efficacy. Beyond this general (pseudo)halide ranking, other intriguing structure-reactivity trends were noted experimentally, including the unexpected observation that bulky alkyl (e. g., R=tBu) substitution in para-R-aryl-X electrophiles strongly discourages (pseudo)halide reactivity relative to smaller substituents (e. g., nBu, Et, Me), despite being both remote from, and having a similar electronic influence on, the reacting C-X bond; such effects on nickel oxidative addition have not been documented previously and were not observed in our comparator reactions presented herein involving palladium. Density functional theory modeling of such PhPAd-DalPhos/Ni-catalyzed C-N cross-couplings revealed the origins of competitive turnover of C-Br over C-Cl, and possible ways in which bulky para-alkyl substitution might discourage net electrophile uptake/turnover, leading to inversion of halide selectivity.

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 savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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