Nine questions on energy decomposition analysis
Notice bibliographique
Résumé
The paper collects the answers of the authors to the following questions: Is the lack of precision in the definition of many chemical concepts one of the reasons for the coexistence of many partition schemes? Does the adoption of a given partition scheme imply a set of more precise definitions of the underlying chemical concepts? How can one use the results of a partition scheme to improve the clarity of definitions of concepts? Are partition schemes subject to scientific Darwinism? If so, what is the influence of a community's sociological pressure in the "natural selection" process? To what extent does/can/should investigated systems influence the choice of a particular partition scheme? Do we need more focused chemical validation of Energy Decomposition Analysis (EDA) methodology and descriptors/terms in general? Is there any interest in developing common benchmarks and test sets for cross-validation of methods? Is it possible to contemplate a unified partition scheme (let us call it the "standard model" of partitioning), that is proper for all applications in chemistry, in the foreseeable future or even in principle? In the end, science is about experiments and the real world. Can one, therefore, use any experiment or experimental data be used to favor one partition scheme over another? © 2019 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».