Can simple ‘molecular’ corrections outperform projector augmented‐wave density functional theory in the prediction of <sup>35</sup> Cl electric field gradient tensor parameters for chlorine‐containing crystalline systems?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many‐body expansion (MBE) fragment approaches have been applied to accurately compute nuclear magnetic resonance (NMR) parameters in crystalline systems. Recent examples demonstrate that electric field gradient (EFG) tensor parameters can be accurately calculated for 14 N and 17 O. A key additional development is the simple molecular correction (SMC) approach, which uses two one‐body fragment (i.e., isolated molecule) calculations to adjust NMR parameter values established using ‘benchmark’ projector augmented‐wave (PAW) density functional theory (DFT) values. Here, we apply a SMC using the hybrid PBE0 exchange‐correlation (XC) functional to see if this can improve the accuracy of calculated 35 Cl EFG tensor parameters. We selected eight organic and two inorganic crystal structures and considered 15 chlorine sites. We find that this SMC improves the accuracy of computed values for both the 35 Cl quadrupolar coupling constant ( C Q ) and the asymmetry parameter ( ) by approximately 30% compared with benchmark PAW DFT values. We also assessed a SMC that offers local improvements not only in terms of the quality of the XC functional but simultaneously in the quality of the description of relativistic effects via the inclusion of spin–orbit effects. As the inorganic systems considered contain heavy atoms bonded to the chlorine atoms, we find further improvements in the accuracy of calculated 35 Cl EFG tensor parameters when both a hybrid functional and spin–orbit effects are included in the SMC. On the contrary, for chlorine‐containing organics, the inclusion of spin–orbit relativistic effects using a SMC does not improve the accuracy of computed 35 Cl EFG tensor parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».