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Enregistrement W2080011262 · doi:10.1063/1.1359184

Racemic fluids of hard molecules

2001· article· en· W2080011262 sur OpenAlexafffund
Jenel Vatamanu, N. M. Cann

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueThermodynamic properties of mixtures
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésClosure (psychology)Function (biology)Statistical physicsRange (aeronautics)MoleculeBridge (graph theory)PhysicsChemistryQuantum mechanicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The structure in four racemic fluids is explored using two integral equation theories: the reference interaction site method (RISM) [D. Chandler and H. C. Andersen, J. Chem. Phys. 57, 1930 (1972)] and the diagrammatically correct theory of Chandler, Silbey, and Ladanyi (CSL) [D. Chandler, R. Silbey, and B. M. Ladanyi, Mol. Phys. 46, 1335 (1982)]. Discrimination is measured by comparison of site pair distributions for sites on identical molecules with the corresponding distributions for sites on mirror-image molecules. We find that discrimination is largest for distributions between the smallest sites in the molecules. Between racemates, those consisting of more asymmetrical chiral molecules (i.e., with a bigger range of site sizes and bond lengths) show the largest discrimination. The indirect correlation function is shown to be nondiscriminating in racemates. Further, exact relationships between like–like and like–unlike differences in the other pair functions have been obtained. From these, the importance of the bridge functions in discrimination is evident. The CSL theory always satisfies the exact relationships, even with approximate bridge diagrams. RISM theory cannot satisfy these exact limits regardless of density and closure relation. We have found that RISM theory predicts qualitatively incorrect pair distributions at low densities, but that the difference in the distributions is more accurate. All bridge diagrams which contribute to O(ρo) have been enumerated and evaluated. Inclusion of these diagrams into the CSL theory leads to exact results at low density. However, we find that the inclusion of the ρo diagrams has dramatically improved the quality of the CSL theory at all densities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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