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Enregistrement W4412456900 · doi:10.3390/molecules30142969

Catalyst-Driven Improvements in Conventional Methods for Imine-Linked Covalent Organic Frameworks

2025· review· en· W4412456900 sur OpenAlexafffund
Maziar Jafari, Zhiyuan Peng, Ali Samie, Faezeh Taghavi, Amir Khojastehnezhad, Mohamed Siaj

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCovalent Organic Framework Applications
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésImineCovalent bondCatalysisNanotechnologyCrystallinityMaterials scienceBiochemical engineeringReaction conditionsCombinatorial chemistryChemistryComputer scienceOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imine-linked covalent organic frameworks (COFs) have attracted considerable interest in recent years because they can form strong and reversible covalent bonds, enabling the development of highly ordered crystalline structures. This reversibility is crucial in correcting structural defects during the crystallization process, which requires sufficient time to proceed. This review critically examines the advancements in synthetic strategies for these valuable materials, focusing on catalytic versus conventional approaches. Traditional methods for synthesizing imine-linked COFs often involve harsh reaction conditions and prolonged reaction times, which can limit the scalability and environmental sustainability of these frameworks. In contrast, catalytic approaches offer more efficient pathways, enabling shorter reaction times, milder reaction conditions, and higher yields. This article elucidates the key differences between these methodologies and examines the impact of reduced reaction times and milder conditions on the crystallinity and porosity of COFs. By comparing the catalytic and conventional synthesis routes, this review aims to provide a comprehensive understanding of the advantages and limitations of each approach, offering insights into the optimal strategies for the development of high-performance COFs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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