Performance of conventional and dispersion-corrected density-functional theory methods for hydrogen bonding interaction energies
Notice bibliographique
Résumé
The approximate CCSD(T)/CBS binding energies for the set of 23 hydrogen-bonded dimers (HB23) of the S66 set reported by Řezáč et al. (J. Chem. Theory Comput. 2011, 7, 2427-2438) were expected to be under-estimated based on the known under-binding tendency of the counterpoise correction combined with small basis sets. In this work, we present binding energies for the HB23 set of dimers obtained using a composite approach recently described by Mackie and DiLabio (J. Chem. Phys. 2011, 135, 134318) that averages the counterpoise- and non-counterpoise-corrected energies, while utilizing standard approaches to obtain CCSD(T)/CBS-type energies. The binding energies for the HB23 set are revised upward by an average of 0.12 kcal mol(-1) and as much as 0.35 kcal mol(-1). We use these improved benchmark-level binding energies to evaluate the ability of pure, hybrid, long-range-corrected, and dispersion-corrected density-functional theory (DFT) methods to accurately predict the binding energies of hydrogen-bonded dimers. We find that, in general, the inclusion of dispersion into the DFT approach is required in order to obtain reasonable results for the HB23 set. We find that the dispersion-corrected DFT methods we tested produce results of variable quality, as measured by mean absolute deviation relative to the revised reference values we computed: B97D, 0.57 kcal mol(-1); B3LYP-D3, 0.44 kcal mol(-1); ωB97XD, 0.25 kcal mol(-1); LC-ωPBE-D3, 0.24 kcal mol(-1); M06-2X, 0.21 kcal mol(-1); B3LYP-DCP, 0.23 kcal mol(-1); B971-XDM, 0.18 kcal mol(-1).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».