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Enregistrement W2914517170 · doi:10.1002/9781119011804.ch3

Resonance Energy Transfer

2015· other· en· W2914517170 sur OpenAlexafffund
Davıd L. Andrews, David S. Bradshaw, Rayomond Dinshaw, Gregory D. Scholes

Notice bibliographique

RevuePhotonics · 2015
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePhotochemistry and Electron Transfer Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAir Force Office of Scientific ResearchLeverhulme TrustEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of TorontoUniversity of East Anglia
Mots-clésExcitationFörster resonance energy transferAcceptorIntermolecular forceMoleculeResonance (particle physics)Atomic physicsChemical physicsMaterials scienceAbsorption (acoustics)Energy transferPhotochemistryChemistryPhysicsOpticsFluorescenceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The absorption of ultraviolet or visible light by an atom or molecule, resulting in its electronic excitation, is a familiar and staple photophysical process. Owing to the quantization of electronic states, the associated ultraviolet/visible absorption spectrum contains bands reflecting fixed energy gaps. It is of significant interest to ascertain the destination of the discrete energy held within an electronic excitation, and the mechanism by which the excitation arrives there. One such photodynamical process involves energy transfer from one molecule to another. This chapter gives an introduction to the key aspects of this energy transfer, from its photophysics to its applications to molecular biology. Formally, resonance energy transfer (RET) or electronic energy transfer (EET) is a photophysical process wherein excitation is transferred from an initially populated donor molecule to an acceptor molecule through intermolecular interactions. Traditionally, energy transfer within light-harvesting complexes is understood according to Förster RET theory.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,016

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 GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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