Catalyseurs d'acide bοrοnique dans la synthèse d'amide : investigations expérimentales et computationnelles
Bibliographic record
Abstract
Catalyseurs d'acide bοrοnique dans la synthèse d'amide : investigations expérimentales et computationnelles Les réactions de formation de liaisons amides constituent un outil essentiel de la synthèse organique en raison de la polyvalence de la liaison amide. Les acides arylboroniques représentent l'une des classes les plus distinguées de molécules étudiées pour la réaction d'amidation catalytique directe. Dans ce contexte, l'activité catalytique d'un groupe d'acides boroniques à base de biaryléther a été examinée dans cette thèse et les résultats de cette étude ont abouti à une compréhension des tendances de la réactivité des catalyseurs à base d'acides boroniques. En outre, le calcul de l'affinité de l’ion fluor (FIA) a été utilisé pour évaluer l'acidité de Lewis de plusieurs acides arylboroniques et a contribué à la conception d'une nouvelle classe d'acides ortho-(sulfonate)benzénoboroniques dont les performances catalytiques se comparent favorablement à celles des acides boroniques actuels les plus récents. Il est important de noter que les acides ortho-(sulfonate)benzèneboroniques ont été utilisés efficacement pour le couplage d'acides carboxyliques aliphatiques, aromatiques et hétéroaromatiques, ainsi que d'amines aliphatiques et d'anilines. Enfin, les études mécanistiques ont fourni des informations précieuses sur le rôle de la substitution ortho dans la catalyse de l'acide arylboronique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".