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Enregistrement W2998105915 · doi:10.1002/wcms.1456

Hierarchies of quantum chemical descriptors induced by statistical analyses of domain occupation number operators

2019· article· en· W2998105915 sur OpenAlexaff
Guillaume Acke, Stijn De Baerdemacker, Ángel Martín Pendás, Patrick Bultinck

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Computational Molecular Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesVlaamse regeringMinisterio de Ciencia e InnovaciónFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésDomain (mathematical analysis)Computer scienceHilbert spaceOperator (biology)Space (punctuation)QuantumStructuringCumulantQuantum chemicalTheoretical computer scienceElectronic structureStatistical physicsMathematicsQuantum mechanicsPhysicsPure mathematicsChemistryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As approximations to the wave functions governing quantum chemical systems become more and more complex, it is becoming increasingly important to devise descriptors that help understand the practical results of those approximations by condensing information in insightful ways. Quantum chemical descriptors that are able to capture the statistical signatures of quantum chemical interactions provide such conceptual building blocks. Central to an understanding of these descriptors is the concept of a “domain occupation number operator,” which allows the so‐called “real space” and Hilbert space partitionings to be treated on the same footing. Many of the existing descriptors can be expressed as the (central) densities and density cumulants associated with the domain operators. These densities can be obtained by successive differentiation of generating functions, effectively structuring domain associated densities into hierarchies. Not only do the resulting hierarchies indicate how many of the previously reported descriptors are related, they also show which areas have not yet been explored. This article is categorized under: Electronic Structure Theory > Ab Initio Electronic Structure Methods

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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