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Enregistrement W2473226695 · doi:10.1080/10934529.2016.1191812

Air–water partition coefficients for a suite of polycyclic aromatic and other C<sub>10</sub>through C<sub>20</sub>unsaturated hydrocarbons

2016· article· en· W2473226695 sur OpenAlexaff
Sierra Rayne, Kaya Forest

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part A · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensSaskatchewan Polytechnic
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésSolvationChemistryImplicit solvationComputational chemistryGas phaseIonic bondingAqueous solutionPartition coefficientPhysical chemistryThermodynamicsMoleculeOrganic chemistryIonPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The air-water partition coefficients (Kaw) for 86 large polycyclic aromatic hydrocarbons and their unsaturated relatives were estimated using high-level G4(MP2) gas and aqueous phase calculations with the SMD, IEFPCM-UFF, and CPCM solvation models. An extensive method validation effort was undertaken which involved confirming that, via comparisons to experimental enthalpies of formation, gas-phase energies at the G4(MP2) level for the compounds of interest were at or near thermochemical accuracy. Investigations of the three solvation models using a range of neutral and ionic compounds suggested that while no clear preferential solvation model could be chosen in advance for accurate Kaw estimates of the target compounds, the employment of increasingly higher levels of theory would result in lower Kaw errors. Subsequent calculations on the polycyclic aromatic and unsaturated hydrocarbons at the G4(MP2) level revealed excellent agreement for the IEFPCM-UFF and CPCM models against limited available experimental data. The IEFPCM-UFF-G4(MP2) and CPCM-G4(MP2) solvation energy calculation approaches are anticipated to give Kaw estimates within typical experimental ranges, each having general Kaw errors of less than 0.5 log10 units. When applied to other large organic compounds, the method should allow development of a broad and reliable Kaw database for multimedia environmental modeling efforts on various contaminants.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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