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Enregistrement W2341413865 · doi:10.1039/9781782623816-00052

Obtaining Gas Phase NMR Parameters from Molecular Beam and High-resolution Microwave Spectroscopy

2016· book-chapter· en· W2341413865 sur OpenAlexaff
Alexandra Faucher, Roderick E. Wasylishen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMolecular Spectroscopy and Structure
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectroscopyNuclear magnetic resonance spectroscopyRotational spectroscopyNuclear magnetic resonance crystallographyChemistryMolecular beamMicrowaveNuclear magnetic resonanceResonance (particle physics)Spin (aerodynamics)Beam (structure)MoleculeAtomic physicsComputational physicsPhysicsFluorine-19 NMROpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microwave spectroscopy and molecular beam resonance methods provide a wealth of information about NMR parameters. For example, nuclear spin rotation tensors provide information about the absolute values of magnetic shielding experienced by nuclei in isolated molecules. Molecular beam resonance methods are capable of yielding both direct and indirect nuclear spin–spin coupling tensors, fundamental data difficult or impossible to obtain by any other method. Finally, electric field gradient tensors at quadrupolar nuclei in isolated molecules are provided by high-resolution rotational spectroscopy. Several examples illustrating the importance of the connection between these spectroscopies are presented. The precise data from microwave spectroscopy and molecular beam resonance methods, together with gas phase NMR data, are also being used as a benchmark to test computational quantum mechanical procedures. Recent progress in this area is allowing scientists to better understand the role of relativistic effects in the interpretation of NMR parameters. Again, several examples from the recent literature are presented.

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), Charge 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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