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Enregistrement W4410351114 · doi:10.1021/acsnano.5c04804

Advances in the Structure–Activity Relationship of Electrocatalytic C–N Coupling: From Nanocatalysis to Single Metal Site Catalysis

2025· review· en· W4410351114 sur OpenAlexaff
Yinchao Yao, Zhiyi Sun, Tiesong Li, Zhiwei Zhao, Zebiao Li, Xinxin Lu, Yi Wan, Yunying Fan, Zhuo Chen

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2025
Typereview
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesChina National Petroleum CorporationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisNanotechnologyMaterials scienceMetalCoupling (piping)ElectrocatalystChemical physicsChemistryElectrochemistryPhysical chemistryElectrodeMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C-N coupling is crucial for constructing amides and amines and involves various fields, including medicine, chemical industries, agriculture, and energy. With the rapid development of electrocatalytic C-N coupling and the continuous improvement of catalytic performance, this field has aroused extensive research interest. A comprehensive review is urgently needed to summarize the structure-activity relationship, key challenges, and future development directions. This review provides a concise overview of the recent advancements from nanocatalysis to single metal site catalysis for electrocatalytic C-N coupling reactions. We summarize the C-N coupling mechanisms using different nitrogen sources and further analyze the influences of various active metal centers and different coordination environments on the C-N coupling performance, thereby elucidating the structure-activity relationship. Moreover, we discuss the dynamic structural evolution of active metal sites during the reaction. Finally, we present current challenges and perspectives in this field. This review aims to provide valuable insights into the development of advanced nano/single metal site catalysts for electrocatalytic C-N coupling reactions along with a deeper understanding of catalytic mechanisms.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations19
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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