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Enregistrement W7015742321

Transition Metal-Free Hydrosilylation and Hydroboration of Unsaturated Carbon-Heteroatom Bonds

2023· other· en· W7015742321 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueBrock University Digital Repository (Brock University) · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrock University
Mots-clésHydrosilylationHydroborationTransition metalBoraneCatalysisReagentAldehydeAmine gas treating
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hydrosilylation or hydroboration of unsaturated C-O and C-N bonds yields valuable reagents and intermediates for organic synthesis. Traditionally, these reactions have been carried out by transition metal catalysts which are generally expensive and toxic, or stoichiometric reagents which produce a significant amount of waste. As such, transition metal-free catalytic alternatives have steadily gained popularity as a more sustainable alternative. This thesis presents the use of cheap and readily available simple alkali metal bases such as KOtBu and nBuLi as powerful catalysts for the reduction of carbonyls and imines. Notably, aldehydes can be selectively obtained through the reduction of tertiary amides and esters, and amines can be produced from nitriles using a similar method. These conversions have previously been relegated to the domain of late transition metal catalysts. Variation of the silane or borane was found to be highly influential in adjusting the chemoselectivity. For example, in the conversion of amides to aldehydes, use of (EtO)3SiH resulted in overreduction to the amine product, whereas (EtO)2MeSiH allowed for selective reduction to the aldehyde equivalent. In this work, we discuss our investigations into the scope and selectivity of this straightforward yet effective system. Additionally, we introduce a new approach for achieving long-term precise control of reaction conditions at low temperatures.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,169 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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