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Enregistrement W2804957997 · doi:10.1002/cphc.201800309

IR, Raman, and Vibrational Optical Activity Spectra of Methyl Glycidate in Chloroform and Water: The <i>Clusters‐in‐a‐liquid</i> Solvation Model

2018· article· en· W2804957997 sur OpenAlexafffund
Angelo Shehan Perera, Joseph Cheramy, Christian Merten, Javix Thomas, Yunjie Xu

Notice bibliographique

RevueChemPhysChem · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMolecular spectroscopy and chirality
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationUniversity of Alberta
Mots-clésSolvationRaman spectroscopyChloroformChemistryLiquid waterSpectral lineMolecular vibrationInfrared spectroscopyPhysical chemistryChemical physicsComputational chemistryAnalytical Chemistry (journal)Molecular physicsMoleculeOrganic chemistryThermodynamicsOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solvent effects, in particular those involving water as the solvent, are of significant interest to the chemistry and physics communities. IR, vibrational circular dichroism (VCD), Raman, and Raman optical activity (ROA) spectra of methyl glycidate in two very different solvents, namely CCl4 and water, have been measured experimentally and simulated theoretically. The observed spectra in CCl4 could be well modelled using the polarizable continuum model for the solvent, whereas the situation is much different in water. The experimental VCD spectrum of methyl glycidate in water reveals strong induced VCD signatures in the water bending region, indicating the presence of the relatively long‐lived methyl glycidate‐watern complexes. We applied the clusters‐in‐a‐liquid approach to identify the dominant methyl glycidate‐water1,2 complexes which are the long‐lived species responsible for all the spectra observed in water. We examined the influences of solvent dielectric environment and the hydrogen‐bonding interactions on the conformational distribution of methyl glycidate. The geometry optimizations, frequency calculations, IR, VCD, Raman and ROA intensity calculations were performed at the B3LYP/6‐311++G(2d,p) and aug‐cc‐pVTZ levels of theory with D3BJ dispersion correction. It is particularly satisfying to note that the clusters‐in‐a‐liquid approach has captured all main experimental features in IR, VCD, Raman and ROA spectra of methyl glycidate in water.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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