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Enregistrement W2083149708 · doi:10.1002/jcc.23677

Performance of density‐functional tight‐binding models in describing hydrogen‐bonded anionic‐water clusters

2014· article· en· W2083149708 sur OpenAlexafffund
Soran Jahangiri, Lemin Cai, Gilles H. Peslherbe

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryTight bindingAb initioDensity functional theoryAb initio quantum chemistry methodsComputational chemistryQuantum chemistryCharge densityHydrogen bondWater dimerMultipole expansionSolvationChemical physicsElectronic structurePhysical chemistryIonMoleculeQuantum mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Density-functional tight-binding (DFTB) models are computationally efficient approximations to density-functional theory that have been shown to predict reliable structural and energetic properties for various systems. In this work, the reliability and accuracy of the self-consistent-charge DFTB model and its recent extension(s) in predicting the structures, binding energies, charge distributions, and vibrational frequencies of small water clusters containing polyatomic anions of the Hofmeister series (carbonate, sulfate, hydrogen phosphate, acetate, nitrate, perchlorate, and thiocyanate) have been carefully and systematically evaluated on the basis of high-level ab initio quantum-chemistry [MP2/aug-cc-pVTZ and CCSD(T)/aug-cc-pVQZ] reference data. Comparison with available experimental data has also been made for further validation. The self-consistent-charge DFTB model, and even more so its recent extensions, are shown to properly account for the structural properties, energetics, intermolecular polarization, and spectral signature of hydrogen-bonding in anionic water clusters at a fraction of the computational cost of ab initio quantum-chemistry methods. This makes DFTB models candidates of choice for investigating much larger systems such as seeded water droplets, their structural properties, formation thermodynamics, and infrared spectra.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,342

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,222
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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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