Browsing by Author "陳奕璇"

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    利用一價銠金屬催化芳基格任納試劑進行1,4-位移與具有高鏡相選擇性之去對稱化反應
    (2023) 陳奕璇; CHEN, YI-HSUAN
    本論文研究主題為探討使用一價銠金屬以及雙膦配基(S)-L10a形成之催化劑，於溫度30 °C下，進行芳基格任亞試劑93分子內去對稱化反應。其經由銠金屬的1,4-轉移及β-烷氧基脫去反應生成掌性含末端烯類化合物94，有21個例子，其產率為10-99%，鏡像選擇性介於75%至99%。此外，本文藉3個氫氘標記實驗深入探討其反應機構。有別於大部分文獻探討銠金屬經1,4-轉移後形成之中間體再進行加成反應的應用，本篇為透過銠金屬催化劑1,4-轉移之特性進行分子內去對稱化反應，並首度達到銠金屬由芳基銠中間體轉移至烷基銠中間體並生成高產率及高鏡像選擇性之末端烯類化合物，在藥物及材料之合成開發有其運用性。
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    利用混合模型探討英文詞彙測驗受測者之作答順序
    (2017) 陳奕璇; Chen, Yi-Hsuan
    研究第一語言及第二語言的研究者認為詞彙量對於語言能力有著重要的意義。而英文詞彙測驗(Vocabulary Levels Test, VLT)是一個廣泛應用在測試詞彙量的測驗，可有效確認受測者是否擁有足夠的詞彙量。由於英文詞彙測驗有10個題組的試題結構，文獻中已提出利用二參數英文詞彙測驗的依序試題模型(VLT-Sequential Model, VSM)，解決題組內題目間所存在的相依性的問題。當應用該模型來分析實徵資料時，出現配適不佳的狀況。除了考量該測驗中配適不佳的試題是否具有其特殊性之外，希望進一步地對於二參數VSM模型中所假設的全部受測者都是按照題目難易度順序作答的合理性進行檢定，故本論文將建構混合二參數VSM模型，進一步考慮也存在有按照題目順序作答的族群的可能性。在模擬研究中，使用邊際最大概似估計來估計參數，確認混合二參數VSM模型估計的有效性，並觀察當資料中同時存在有按照題目順序及題目難易度順序作答的受測者時的作答，卻僅使用二參數VSM模型，在參數估計上會有何影響。分析實徵資料3,000字等級的英文詞彙測驗中，確認二參數VSM模型配適度不佳的情況與按照題目作答順序無關，而在5,000字等級的英文詞彙測驗結果中發現，混合二參數VSM模型表現優於二參數VSM模型，更進一步，如果忽略其實存在有按照題目順序作答的這個族群，僅用二參數VSM模型來進行分析，將會低估這類受測者的能力。