Solid-State 17O NMR, Crystallographic, and Computational Studies of Epoxides and Related Molecules
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this thesis was to study quadrupolar nuclei using solid-state 17O NMR spectroscopy, X-ray crystallography, and computational methods. This thesis reports the successful synthesis and characterization of three 17O-labelled epoxides, [17O]-(2S*,3S*)-2,3-bis(4-nitrophenyl)oxirane, [17O]-(2S*,3R*)-2,3-bis(4-nitrophenyl)oxirane, and [17O]-2,2,3-triphenyloxirane. The 17O NMR tensors (measured using solid-state 17O NMR spectroscopy and calculated using computational methods) and structural parameters (measured using single crystal X-ray crystallography and calculated using computational methods) of the three epoxides were compared. The dependence of ethereal 17O NMR tensors on bond geometry was computationally analyzed. A new model for visualizing quadrupolar coupling tensor components using valence p-orbital population anisotropies was also developed. This model is a simple adaption to the Townes-Dailey method that allows for the visualization of each quadrupolar coupling tensor component (χii ii = xx, yy, zz) using only a single parameter (ΔPii), whereas the traditional Townes-Dailey method requires three parameters. This new model was demonstrated to deliver comparable quadrupolar coupling tensor components to those calculated using direct g09 NMR calculation methods for 14N, 17O, and 127I. Finally, iodosylbenzene, a candidate for containing the strongest halogen bonds, was studied using solid-state 17O NMR and computational methods. Using computational methods, its σ-hole was quantified and its magnitude was compared to that of other halogen bond donors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».