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Enregistrement W4393487105 · doi:10.5281/zenodo.7600474

ab initio REPEAT Charge MOF Database (ARC-MOF)

2022· dataset· en· W4393487105 sur OpenAlexaff
Jake Burner, Jun Luo, Andrew J. P. White, Adam Mirmiran, Ohmin Kwon, Peter G. Boyd, Steven M. Maley, Marco Gibaldi, Scott Simrod, Tom K. Woo

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArc (geometry)Ab initioDatabaseMaterials scienceChemistryComputer scienceMathematicsGeometryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a database of ~280,000 MOFs which have been either experimentally characterized or computationally generated, spanning all publicly available MOF databases. DFT-derived REPEAT charges, adsorption data, and various descriptors are available for all MOFs. all_structures_1.tar.gz and all_structures_2.tar.gz – these are the cif files that were considered to compose the “entire known design space” of MOFs, with any bad structures removed (split into two separate tarballs since it is a lot of data). ARCMOF_20220610.tar.gz – these are all of the cif files with REPEAT charges composing ARC-MOF. flig-clusters.csv, func-clusters.csv, geo-clusters.csv, mc-clusters.csv – Each file indicates for each MOF which cluster it belongs to, and whether the MOF is present in ARC-MOF. This is done for each "type" of MOF chemistry and for the geometric properties. Clusters with a negative value indicate the MOF does not belong to any cluster (i.e., it is assumed to be "unique"). all_topology_lists.csv – a csv file containing the topology reported by the filename of applicable structures, and the topology reported by CrystalNets.jl ML_test_set.tar.gz – these are the cif files (with REPEAT charges) of the MOFs in the diverse-mc subset, but missing from ARC-MOF (for the purposes of a ML test set for the prediction of metal charges). geometric_properties.csv – a csv file containing geometric descriptors computed for this study for all MOFs. The csv file also indicates which MOFs are present in ARC-MOF, and the order in which they were chosen for the farthest point sampling (up to 100K MOFs). RACs.csv – See geometric_properties.csv description. Same type of file, but with the RAC descriptors. RDFs.csv – The RDFs for each MOF, using several atomic properties. Some atomic properties are not available for all elements. In the cases where the atomic property is not available for a particular structure, no value is assigned. methane.csv, methane_purification-CH4.csv, methane_purification_CO2.csv, post_comb_vsa-CO2.csv, post_comb_vsa-N2.csv, pre_comb_4040-CO2.csv, pre_comb_4040-H2.csv, landfill-CH4.csv, landfill-CO2.csv – these are csv files of the raw uptake data and various temperature, pressure conditions (with standard deviations) for each gas separation process specified in the file overall_process.csv. overall_process.csv – This is a csv file of the adsorption properties of the MOFs. Particularly, the csv files contain the working capacity (mmol/g_working_capacity) and selectivity of each MOF for each of the five process conditions. mc-diverse-set.csv, func-diverse-set.csv – csv files containing which MOFs are present in each diverse set (from farthest point sampling of the MOFs based on either their functional group chemistry or metal chemistry). The file indicates which MOFs are present in ARC-MOF and which are not. Version history of repository: v2 -- added file: "all_topology_lists.csv" v3 -- added file: "ML_test_set.tar.gz" v4 -- replaced file: "ML_test_set.tar.gz". Originally incorrect repository of cifs

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0080,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1440,065

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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