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Enregistrement W3005765690 · doi:10.1002/cphc.202000040

The Atomic Partial Charges Arboretum: Trying to See the Forest for the Trees

2020· article· en· W3005765690 sur OpenAlexaff
Minsik Cho, Nitai Sylvetsky, Sarah Eshafi, Golokesh Santra, Irena Efremenko, Jan M. L. Martin

Notice bibliographique

RevueChemPhysChem · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Chemical Physics Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHelen and Martin Kimmel Center for Molecular Design, Weizmann Institute of ScienceIsrael Science FoundationWeizmann Institute of Science
Mots-clésChemistryCharge densityPrincipal component analysisCharge (physics)PopulationAtoms in moleculesAtomic orbitalFormal chargeStatistical physicsChemical physicsComputational chemistryPhysicsQuantum mechanicsMoleculeMathematicsElectronStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atomic partial charges are among the most commonly used interpretive tools in quantum chemistry. Dozens of different 'population analyses' are in use, which are best seen as proxies (indirect gauges) rather than measurements of a 'general ionicity'. For the GMTKN55 benchmark of nearly 2,500 main-group molecules, which span a broad swathe of chemical space, some two dozen different charge distributions were evaluated at the PBE0 level near the 1-particle basis set limit. The correlation matrix between the different charge distributions exhibits a block structure; blocking is, broadly speaking, by charge distribution class. A principal component analysis on the entire dataset suggests that nearly all variation can be accounted for by just two 'principal components of ionicity': one has all the distributions going in sync, while the second corresponds mainly to Bader QTAIM vs. all others. A weaker third component corresponds to electrostatic charge models in opposition to the orbital-based ones. The single charge distributions that have the greatest statistical similarity to the first principal component are iterated Hirshfeld (Hirshfeld-I) and a minimal-basis projected modification of Bickelhaupt charges. If three individual variables, rather than three principal components, are to be identified that contain most of the information in the whole dataset, one representative for each of the three classes of Corminboeuf et al. is needed: one based on partitioning of the density (such as QTAIM), a second based on orbital partitioning (such as NPA), and a third based on the molecular electrostatic potential (such as HLY or CHELPG).

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)0,032
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,019
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,260
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'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

Citations107
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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