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Enregistrement W2072720266 · doi:10.1002/qua.21901

Are the Hirshfeld and Mulliken population analysis schemes consistent with chemical intuition?

2008· article· en· W2072720266 sur OpenAlexafffund
Soumen Saha, Ram Kinkar Roy, Paul W. Ayers

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Quantum Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésIntramolecular forceElectronegativityMulliken population analysisIntermolecular forceComputational chemistryChemistryAtomic chargeFukui functionCharge (physics)PopulationQuantum chemicalChemical physicsQuantum mechanicsPhysicsDensity functional theoryMoleculeStereochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the present article, we report a comparative study between the Hirshfeld and Mulliken population analysis schemes (abbreviated as HPA and MPA, respectively). Trends of atomic charges derived from these two population analysis schemes are compared with those expected from other commonly used chemical concepts like electronegativity, inductive effects, and resonance effects. Although previous studies on intramolecular reactivity sequences demonstrated that HPA generates reliable and non‐negative (and thus physically more realistic) condensed Fukui function (FF) values, the present study reveals problems with the HPA charge partitioning technique. Specifically, HPA fails to reproduce reliable intermolecular and intramolecular charge trends in several systems. Reasons for the success and failure of HPA are discussed and a method for improving the Hirshfeld charge partitioning is proposed. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Int J Quantum Chem, 2009

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations154
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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