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Enregistrement W4417354488 · doi:10.1002/ange.202524825

50 Years of Giese Reaction – a Personal View

2025· article· en· W4417354488 sur OpenAlexaff
Martin Spichty, Hendrik Zipse, Salem Majouri, Katharina M. Fromm, Bernd Giese

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadical Photochemical Reactions
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésRadicalSubstituentYield (engineering)HomogeneousIntermolecular forceReactivity (psychology)AlkeneAlkyl

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 50 years ago, a synthetic method was discovered, in which alkyl radical precursors, alkenes and hydrogen donors selectively yield 1:1:1‐addition products in cyclic chain reactions. This paved the way for many variants of three‐component syntheses, which became standard procedures for C,C‐bond formation. For successful syntheses the different chain carrying radicals have to follow reactivity and selectivity rules. This requires knowledge of the substituent influence on substrate‐, regio‐ and stereoselectivities of intermolecular radical reactions. These rules were experimentally elucidated, and the synthetic method was coined “Giese reaction”. 20 years after its discovery in the chemical laboratory, biologists observed that microorganisms use the same synthetic strategy, which triggered our studies on biological cells. Although chemical rules in laboratory vessels and biological cells are the same, their different set‐ups lead to very different features. Syntheses in homogeneous solution of a laboratory vessel is driven by kinetic effects. In contrast, most reactions in biological cells occur at protein/water interfaces, where thermodynamic interactions with enzymatic amino acids establish close contact between the educts. In addition, biochemical processes often start with metallo‐cofactors that generate the productive radicals at the interface by long‐distance electron transfer.

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 enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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