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Enregistrement W4285800011 · doi:10.26434/chemrxiv-2022-98wmf

eChem: A notebook exploration of quantum chemistry

2022· preprint· en· W4285800011 sur OpenAlexaff
Thomas Fransson, Mickaël G. Delcey, Iulia Emilia Brumboiu, Manuel Hodecker, Xin Li, Žilvinas Rinkevičius, Andreas Dreuw, Young Min Rhee, Patrick Norman

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchSamsungVetenskapsrådetSwedish e-Science Research Centre
Mots-clésMirroringWorkflowPresentation (obstetrics)Computer scienceSoftwareWorld Wide WebDual (grammatical number)Software engineeringData scienceProgramming languagePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The eChem project features an e-book published as a web page (https://bit.ly/e-chem), collecting a repository of Jupyter notebooks developed for the dual purpose of explaining and exploring the underlying theory behind computational chemistry in a highly interactive manner as well as providing a tutorial-based presentation of the complex workflows needed to simulate embedded molecular systems of real biochemical and/or technical interest. For students ranging from beginners to advanced users, the eChem book is well suited for self-directed learning, and workshops led by experienced instructors for targeting student bodies with specific needs and interests can readily be formed from its components. The members of the eChem team are engaged in both education and research and as a mirroring activity, we develop the open-source software upon which this e-book is predominantly based. The overreaching vision and goal of our work is to provide a science- and education-enabling software platform for quantum molecular modeling on contemporary and future high-performance computing systems, with the resulting development and workflows now being documented in the eChem book.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,124 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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