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Enregistrement W2104904880 · doi:10.1002/poc.1606

Dispersion interactions in density‐functional theory

2009· article· en· W2104904880 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Physical Organic Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispersion (optics)Density functional theoryParameterized complexityChemistryStatistical physicsPerspective (graphical)Computational chemistryChemical physicsNanotechnologyComputer scienceQuantum mechanicsPhysicsArtificial intelligenceMaterials scienceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Density‐functional theory (DFT) allows for the calculation of many chemical properties with relative ease, thus making it extremely useful for the physical organic chemistry community to understand and focus on various experiments. However, density‐functional techniques have their limitations, including the ability to satisfactorily describe dispersion interactions. Given the ubiquitous nature of dispersion in chemical and biological systems, this is not a trivial matter. Recent advances in the development of DFT methods can treat dispersion. These include dispersion‐corrected DFT (using explicit, attractive dispersion terms), parameterized functionals, and dispersion‐correcting potentials, all of which can dramatically improve performance for dispersion‐bound species. In this perspective, we highlight the achievements made in modeling dispersion using DFT. We hope that this will provide valuable insight to both computational chemists and experimentalists, who aim to study physical processes driven by dispersion interactions. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,244 · 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