MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2788843414 · doi:10.1039/c7cp04561a

Comment on “Methanol dimer formation drastically enhances hydrogen abstraction from methanol by OH at low temperature” by W. Siebrand, Z. Smedarchina, E. Martínez-Núñez and A. Fernández-Ramos, <i>Phys. Chem. Chem. Phys</i>., 2016, <b>18</b>, 22712

2018· article· en· W2788843414 sur OpenAlexaboutno aff
Robin J. Shannon, Juan Carlos Gómez Martı́n, Rebecca L. Caravan, Mark A. Blitz, J. M. C. Plane, Dwayne E. Heard, María Antiñolo, M. Agúndez, Elena Jiménez, Bernabé Ballesteros, André Canosa, Gisèle El Dib, José Albaladejo, J. Cernicharo

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversSight Research UKMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean Research CouncilMinisterio de Economía y CompetitividadAir Force Office of Scientific ResearchNational Centre for Atmospheric ScienceNatural Environment Research Council
Mots-clésMethanolDimerChemistryKineticsHydrogenHydrogen atom abstractionMedicinal chemistryPhysical chemistryComputational chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article "Methanol dimer formation drastically enhances hydrogen abstraction from methanol by OH at low temperature" proposes a dimer mediated mechanism in order to explain the large low temperature rate coefficients for the OH + methanol reaction measured by several groups. It is demonstrated here theoretically that under the conditions of these low temperature experiments, there are insufficient dimers formed for the proposed new mechanism to apply. Experimental evidence is also presented to show that dimerization of the methanol reagent does not influence the rate coefficients reported under the conditions of methanol concentration used for the kinetics studies. It is also emphasised that the low temperature experiments have been performed using both the Laval nozzle expansion and flow-tube methods, with good agreement found for the rate coefficients measured using these two distinct techniques.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0250,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,010

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Chemistry Chemical PhysicsMême sujetAdvanced Chemical Physics StudiesTravaux en français237 207