MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2345251523 · doi:10.1039/c6cp00939e

Fractional electron number, temperature, and perturbations in chemical reactions

2016· article· en· W2345251523 sur OpenAlexafffund
Ramón Alain Miranda‐Quintana, Paul W. Ayers

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical Thermodynamics and Molecular Structure
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEigenvalues and eigenvectorsElectronDensity functional theoryPerturbation theory (quantum mechanics)Statistical physicsPhysicsQuantum mechanicsChemistryApplied mathematicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide a perspective on the role of non-integer electron number in the density functional theory approach to chemical reactivity (conceptual DFT), emphasizing that it is important to not only treat reagents as open systems, but also as non-isolated systems, in contact with their surroundings. The special case of well-separated reagents is treated in some detail, as is the case where reagents interact strongly. The resulting expressions for the chemical potential of an acid, μacid = -(αI + A)/(1 + α), and a base, μbase = -(I + αA)/(1 + α), elucidate and generalize the assumptions inherent in the chemical potential models of Mulliken (α = 1) and Gazquez, Cedillo, and Vela (α = 3). In the strongly-interacting limit, it is appropriate to model the effects of the environment as a state-specific effective temperature, thereby providing a rigorous justification for the phenomenological effective-temperature model one of the authors previously proposed. The framework for the strongly interacting limit subsumes our model for weakly-interacting subsystems at nonzero temperature, the case of open but otherwise noninteracting subsystems, and the zero-temperature limit.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations88
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Chemistry Chemical PhysicsMême sujetChemical Thermodynamics and Molecular StructureTravaux en français237 207