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Enregistrement W2129525628 · doi:10.1098/rsif.2013.0901

Photosynthetic light harvesting: excitons and coherence

2013· review· en· W2129525628 sur OpenAlexaff
Francesca Fassioli, Rayomond Dinshaw, P. Arpin, Gregory D. Scholes

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2013
Typereview
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoherence (philosophical gambling strategy)Excited stateDelocalized electronQuantumPhysicsExcitonEnergy transferChemical physicsQuantum mechanicsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photosynthesis begins with light harvesting, where specialized pigment-protein complexes transform sunlight into electronic excitations delivered to reaction centres to initiate charge separation. There is evidence that quantum coherence between electronic excited states plays a role in energy transfer. In this review, we discuss how quantum coherence manifests in photosynthetic light harvesting and its implications. We begin by examining the concept of an exciton, an excited electronic state delocalized over several spatially separated molecules, which is the most widely available signature of quantum coherence in light harvesting. We then discuss recent results concerning the possibility that quantum coherence between electronically excited states of donors and acceptors may give rise to a quantum coherent evolution of excitations, modifying the traditional incoherent picture of energy transfer. Key to this (partially) coherent energy transfer appears to be the structure of the environment, in particular the participation of non-equilibrium vibrational modes. We discuss the open questions and controversies regarding quantum coherent energy transfer and how these can be addressed using new experimental techniques.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations301
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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