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Enregistrement W3188360837 · doi:10.1002/anie.202109345

Can One Measure Resonance Raman Optical Activity?

2021· article· en· W3188360837 sur OpenAlexafffund
Guojie Li, Mutasem Alshalalfeh, Yanqing Yang, James R. Cheeseman, Petr Bouř, Yunjie Xu

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMolecular spectroscopy and chirality
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCompute CanadaCanada Foundation for InnovationUniversity of AlbertaMinistry of Innovation and Advanced Education
Mots-clésRaman spectroscopyRaman optical activityResonance (particle physics)Resonance Raman spectroscopyCoherent anti-Stokes Raman spectroscopySpectroscopyRaman scatteringChemistryMolecular physicsCircular dichroismNuclear magnetic resonanceCircular polarizationAnalytical Chemistry (journal)OpticsAtomic physicsPhysicsCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Resonance Raman optical activity (RROA) is commonly measured as the difference in intensity of Raman scattered right and left circularly polarized light, I R −I L , when a randomly polarized light is in resonance with a chiral molecule. Strong and sometimes mono‐signate experimental RROA spectra of several chiral solutes were reported previously, although their signs and relative intensities could not be reproduced theoretically. By examining multiple light‐matter interaction events which can occur simultaneously under resonance, we show that a new form of chiral Raman spectroscopy, eCP‐Raman, a combination of electronic circular dichroism and circularly polarized Raman, prevails. By incorporating the finite‐lifetime approach for resonance, the experimental patterns of the model chiral solutes are captured theoretically by eCP‐Raman, without any RROA contribution. The results open opportunity for applications of eCP‐Raman spectroscopy and for extracting true RROA experimentally.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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