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Enregistrement W2137668604 · doi:10.1080/08927020108028294

Two Algorithms for Defining Atoms and Molecules in Condensed Phases

2001· article· en· W2137668604 sur OpenAlexaff
Luigi Delle Site

Notice bibliographique

RevueMolecular Simulation · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésDipoleSurface (topology)Plane (geometry)Electron densityMoleculePlanarPhase (matter)Interpretation (philosophy)Work (physics)Atoms in moleculesMoment (physics)ElectronChemistryStatistical physicsPhysicsMolecular physicsThermodynamicsMathematicsClassical mechanicsQuantum mechanicsGeometryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two algorithms for defining single entities in condensed phase based on the calculation of a zero flux surface of the gradient of the electron density are proposed. First the two approaches are applied to a water molecule in a liquid system; the different behaviour of the two algorithms is graphically shown in the planar section of the molecular plane (i.c., HOH plane of the molecule analyzed). Next, using the two algorithms for partitioning electron density, the average molecular dipole moment of the water molecule in liquid phase is calculated averaging over several configurations; analogies and differences with other methods are reported and their physical interpretation is discussed. There exist different approaches for calculating the zero flux surface (or equivalently the volume defined by such a surface); the two described in this work differ from the others because the calculation in both cases is straightforward (i.e., the surface is determined directly from the data corresponding to the electron density) and is characterized by a relatively short computational time.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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