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Enregistrement W2134825478 · doi:10.1039/c4cp05609d

Scaling properties of information-theoretic quantities in density functional reactivity theory

2015· article· en· W2134825478 sur OpenAlexaff
Chunying Rong, Tian Lu, Paul W. Ayers, Pratim Kumar Chattaraj, Shubin Liu

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel HillChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDensity functional theoryScalingMoleculeStatistical physicsReactivity (psychology)Linear scalePhysicsChemical physicsComputational chemistryChemistryQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Density functional reactivity theory (DFRT) employs the electron density and its related quantities to describe reactivity properties of a molecular system. Quantities from information theory such as Shannon entropy, Fisher information, and Ghosh-Berkowitz-Parr entropy are natural descriptors within the DFRT framework. They have been previously employed to quantify electrophilicity, nucleophilicity and the steric effect. In this work, we examine their scaling properties with respect to the total number of electrons. To that end, we considered their representations in terms of both the electron density and the shape function for isolated atoms and neutral molecules. We also investigated their atomic behaviors in different molecules with three distinct partitioning schemes: Bader's zero-flux, Becke's fuzzy atom, and Hirshfeld's stockholder partitioning. Strong linear relationships of these quantities as a function of the total electron population are reported for atoms, molecules, and atoms in molecules. These relationships reveal how these information-theoretic quantities depend on the molecular environment and the electron population. These trends also indicate how these quantities can be used to explore chemical reactivity for real chemical processes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,332
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations71
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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