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Enregistrement W2041273462 · doi:10.1038/npre.2010.4864.1

Accuracy of computational solvation free energies for neutral and ionic compounds: Dependence on level of theory and solvent model

2010· preprint· en· W2041273462 sur OpenAlexafffund
Sierra Rayne, Kaya Forest

Notice bibliographique

RevueNature Precedings · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueFree Radicals and Antioxidants
Établissements canadiensOkanagan College
Organismes subventionnairesWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésSolvationChemistryDensity functional theoryImplicit solvationIonic bondingComputational chemistrySolventThermodynamicsIonPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gas to aqueous phase standard state (1 atm to 1 mol/L; 298.15 K) free energies of solvation ([DELTA]G^o^~solv~) were calculated for a range of neutral and ionic inorganic and organic compounds using various levels and combinations of Hartree-Fock and density functional theory (DFT) and composite methods (CBS-Q//B3, G4MP2, and G4) with the IEFPCM-UFF, CPCM, and SMD solvation models in Gaussian 09 (G09). For a subset of highly polar and generally polyfunctional neutral organic compounds previously identified as problematic for prior solvation models, we find significantly reduced [DELTA]G^o^~solv~ errors using the revised solvent models in G09. The use of composite methods for these compounds also substantially reduces their apparent [DELTA]G^o^~solv~ errors. In contrast, no general level of theory effects between the B3LYP/6-31+G** and G4 methods were observed on a suite of simpler neutral, anionic, and cationic molecules commonly used to benchmark solvation models. Further investigations on mono- and polyhalogenated short chain alkanes and alkenes and other possibly difficult functional groups also revealed significant [DELTA]G^o^~solv~ error reductions by increasing the level of theory from DFT to G4. Future solvent model benchmarking efforts should include high level composite method calculations to allow better discrimination of potential error sources between the levels of theory and the solvation models.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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