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Enregistrement W3082161020 · doi:10.1002/jcc.26404

Toward universal substituent constants: Model chemistry sensitivity of descriptors from the quantum theory of atoms in molecules

2020· article· en· W3082161020 sur OpenAlexafffund
Kevin M. Lefrancois‐Gagnon, Robert C. Mawhinney

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCrystallography and molecular interactions
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesCompute CanadaGovernment of OntarioLakehead University
Mots-clésChemistryQuantum chemistryAtoms in moleculesSubstituentComputational chemistryBasis setMoleculeBasis (linear algebra)Electronic structureDensity functional theorySensitivity (control systems)Bond lengthQuantumStatistical physicsQuantum mechanicsMathematicsStereochemistryPhysicsOrganic chemistryGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quantum theory of atoms in molecules (QTAIM) provides a theoretical foundation to determine the properties of functional groups through additive atomic contributions. Many studies have used QTAIM in their analyses with a variety of electronic structure methods, but it is unknown if the properties measured using one model chemistry, the combination of the electronic structure method and basis set, can be compared to those measured by another. Here, we evaluate the sensitivity of QTAIM functional group and bond critical point properties using six functionals and seven basis sets. High-level B2PLYPD3-BJ/aug-cc-pV5Z reference values are provided for 116 functional groups and the property sensitivity with respect to these values are evaluated based on absolute deviations and by assessing linear relationships. Functional group properties, including charges, dipoles, quadrupoles and volumes, were found to be mostly insensitive to choice of computational model chemistry. However, due to structural and topological inconsistencies, the 6-31G(d) basis set is not recommended for use. Bond critical point properties varied with choice of model chemistry, but models incorporating hybrid functionals and triple-ζ basis sets provided values suitable for use in regression studies.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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