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Enregistrement W1830377989 · doi:10.1039/c5cp03280f

Exploring electron pair behaviour in chemical bonds using the extracule density

2015· article· en· W1830377989 sur OpenAlexafffund
Adam J. Proud, Dalton E. C. K. Mackenzie, Jason K. Pearson

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensHealth PEIUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAtlantic Canada Opportunities AgencyCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChemical bondCovalent bondElectronegativityAtomic orbitalChemical physicsElectron densityChemistryComputational chemistryInterpretation (philosophy)Lone pairDensity functional theoryElectronic structureElectron localization functionChemical spaceElectronMolecular physicsAtomic physicsMoleculePhysicsQuantum mechanicsComputer scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore explicit electron pair behaviour within the chemical bond (and lone pairs) by calculating the probability distribution for the center-of-mass (extracule) of an electron pair described by single localized orbitals. Using Edmiston-Ruedenberg localized orbitals in a series of 61 chemical systems, we demonstrate the utility of the extracule density as an interpretive tool in chemistry. By accessing localized regions of chemical space we simplify the interpretation of the extracule density and afford a quantum mechanical interpretation of "chemically intuitive" features of electronic structure. Specifically, we describe the localized effects on chemical bonds due to changes in electronegativities of bonded neighbours, bond strain, and non-covalent interactions. We show that the extracule density offers unique insight into electronic structure and allows one to readily quantify the effects of changing the chemical environment.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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