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Enregistrement W1714325307 · doi:10.1017/cbo9780511863189.005

Generalized Förster resonance energy transfer

2014· book-chapter· sv· W1714325307 sur OpenAlexaff
Seogjoo Jang, Hoda Hossein-Nejad, Gregory D. Scholes

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2014
Typebook-chapter
Languesv
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy transferPhotosynthesisFörster resonance energy transferResonance (particle physics)ExcitationPhysicsChemical physicsSpectroscopyEnergy (signal processing)Process (computing)QuantumCharge (physics)Atomic physicsPhotochemistryChemistryComputer scienceQuantum mechanicsFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Decades of effort in structural biology and ultrafast spectroscopy have elucidated many details of natural photosynthesis (Blankenship, 2002; Hu et al. , 2002), and it is now a well-established fact that the initial light-harvesting process that leads up to the collection of energy at reaction centres, where charge transfer reaction occurs, is a process with almost perfect efficiency. The mechanism underlying the energy migration in a photosynthetic system is a fundamentally quantum-mechanical one, known as excitation energy transfer (EET) or resonance energy transfer (RET) (Silbey, 1976; Agranovich and Galanin, 1982; Scholes, 2003; May and Kühn, 2011; Olaya-Castro and Scholes, 2011). Resonance energy transfer is ubiquitous, and had been observed as sensitized luminescence long before modern quantum-mechanical understanding of molecular systems was established (Agranovich and Galanin, 1982). Normally, when a molecule becomes excited electronically by absorbing a photon, it luminesces by emitting another photon, within about a nanosecond, if it is fluorescence, or much later for phosphorescence. However, when another molecule with similar excitation energy is present within a distance of tens of nanometres, it can swap its excitation with the molecule as follows: D ∗ + A → D + A ∗ , where D ∗ ( D ) is the excited (ground) state donor of the energy and A ( A ∗) is the ground (excited) state acceptor. Thus, the excitation of D sensitizes that of A . Clear and sensible understanding of the RET process had been beyond the reach of classical mechanics as had any other molecular processes involving matter–radiation interaction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,013

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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