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Enregistrement W7111508722

Non-Metal Catalyzed Heterodehydrocoupling of Phosphines and Hydrosilanes:Mechanistic Studies of B(C6F5)3-Mediated Formation of P-Si Bonds

2017· article· en· W7111508722 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueExplore Bristol Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueOrganoboron and organosilicon chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésHydrosilylationCatalysisPhosphineSilaneAdductSilanesDissociation (chemistry)Lewis acids and bases
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-metal catalysed heterodehydrocoupling of primary and secondary phosphines (R1R2PH, R2 = H or R1) with hydrosilanes (R1’R2’R3’SiH, R2’, R3’ = H or R1’) to produce synthetically useful silylphosphanes (R1R2P-SiR1’R2’R3’) has been achieved using B(C6F5)3 as the catalyst (10 mol%, 100 oC). Kinetic studies demonstrated that the reaction is first-order in silane and B(C6F5)3 but zero-order in phosphine. Control experiments, DFT calculations as well as DOSY NMR studies suggest that a R1R2HP•B(C6F5)3 adduct is initially formed and which subsequently undergoes partial dissociation to form an “encounter complex” held together via weak secondary interactions. The latter mediates Frustrated Lewis Pair-type Si-H bond activation of the silane substrates. We also found that B(C6F5)3 catalyses the homodehydrocoupling of primary phosphines to form cyclic phosphine rings and the first example of catalytic hydrosilylation of P-P bonds to produce silylphosphanes (R1R2P-SiR1’R2’R3’). Moreover, the introduction of PhCN to the reactions involving secondary phosphines with hydrosilanes allowed the heterodehydrocoupling reaction to proceed efficiently under much milder conditions (1.0 mol% B(C6F5)3 at 25 °C). Mechanistic studies, as well as DFT calculations, revealed that PhCN plays a key mechanistic role in facilitating the dehydrocoupling reactions rather than simply functioning as H2-acceptor.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0000,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,271 · 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
Publié2017
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Résumé présentoui

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