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Enregistrement W4405838698 · doi:10.1021/jacs.4c14198

Compartmentalizing Donor–Acceptor Stenhouse Adducts for Structure–Property Relationship Analysis

2024· review· en· W4405838698 sur OpenAlexaff
Cesar A. Reyes, Alexander Karr, Chloe A. Ramsperger, A. Talim G. K, Hye Joon Lee, Elias Picazo

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhotochromic and Fluorescence Chemistry
Établissements canadiensCarbon Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthLoker Hydrocarbon Research Institute, University of Southern CaliforniaUniversity of Southern California
Mots-clésChemistryHeteroatomSteric effectsIsomerizationAcceptorPhotochemistryAdductNanotechnologyStereochemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of photoswitches that absorb low energy light is of notable interest due to the growing demand for smart materials and therapeutics necessitating benign stimuli. Donor-acceptor Stenhouse adducts (DASAs) are molecular photoswitches that respond to light in the visible to near-infrared spectrum. As a result of their modular assembly, DASAs can be modified at the donor, acceptor, triene, and backbone heteroatom molecular compartments for the tuning of optical and photoswitching properties. This Perspective focuses on the electronic and steric contributions at each compartment and how they influence photophysical properties through the adjustment of the isomerization energetic landscape. An emphasis on current synthetic strategies and their limitations highlights opportunities for DASA architecture, and thus photophysical property expansion.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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