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Enregistrement W4407302797 · doi:10.1021/acscatal.4c06061

Accessing Arenes via the Hydrodeoxygenation of Phenolic Derivatives Enabled by Hydrazine

2025· article· en· W4407302797 sur OpenAlexafffund
Benedetta Di Erasmo, Inna Perepichka, Hui Su, Luigi Vaccaro, Chao‐Jun Li

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre in Green Chemistry and Catalysis
Organismes subventionnairesNextGenerationEUNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaMcGill UniversityFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCentre in Green Chemistry and CatalysisUniversità degli Studi di PerugiaCanada Research Chairs
Mots-clésHydrodeoxygenationChemistryCatalysisPhenolsHydrazine (antidepressant)ReagentOrganic chemistryLigninHydrazoneCombinatorial chemistrySelectivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrodeoxygenation (HDO) is an effective method for converting lignin and its derived phenolic compounds to value-added aromatic chemicals and fuels. Efforts to exploit molecular hydrogen have been made to remove the hydroxyl group in lignin-derived phenolic compounds to make them appealing for the chemical industry. However, these processes rely on high pressure and expensive catalysts, presenting challenges in terms of safety, hydrogen storage, and cost-effectiveness. This highlights the demand for alternatives under more accessible reaction conditions. Herein, we present a methodology for the HDO of phenols and naphthols using Pd/C as a commercial heterogeneous catalyst employing hydrazine as a dual reagent for reducing and hydrazone formation. This paper presents an applicable substrate scope for the HDO of different naphthols and phenols including pharmaceutically relevant molecules such as paracetamol. Additionally, highly challenging steroid derivatives, such as β-estradiol, have been hydrodeoxygenated.

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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,491

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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