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Enregistrement W2754217508 · doi:10.1039/c7cp05585d

Multiscale methods framework: self-consistent coupling of molecular theory of solvation with quantum chemistry, molecular simulations, and dissipative particle dynamics

2017· article· en· W2754217508 sur OpenAlexaff
Andriy Kovalenko, Sergey Gusarov

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensNational Research Council CanadaNational Institute for NanotechnologyAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolvationDissipative particle dynamicsCoupling (piping)GranularityStatistical physicsField (mathematics)Molecular dynamicsDissipative systemImplicit solvationRange (aeronautics)QuantumWork (physics)ChemistryComputer scienceNanotechnologyPhysicsComputational chemistryMaterials scienceMoleculeThermodynamicsQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we will address different aspects of self-consistent field coupling of computational chemistry methods at different time and length scales in modern materials and biomolecular science. Multiscale methods framework yields dramatically improved accuracy, efficiency, and applicability by coupling models and methods on different scales. This field benefits many areas of research and applications by providing fundamental understanding and predictions. It could also play a particular role in commercialization by guiding new developments and by allowing quick evaluation of prospective research projects. We employ molecular theory of solvation which allows us to accurately introduce the effect of the environment on complex nano-, macro-, and biomolecular systems. The uniqueness of this method is that it can be naturally coupled with the whole range of computational chemistry approaches, including QM, MM, and coarse graining.

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 enseignants0,166
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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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