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Enregistrement W4408057059 · doi:10.1021/acs.jpca.4c07353

<tt>AtomDB</tt>: A Python Library and Database for Atomic and Promolecular Properties

2025· article· en· W4408057059 sur OpenAlex
Gabriela Peláez Díaz, Michelle Richer, Marco Martínez González, Maximilian van Zyl, Leila Pujal, Alireza Tehrani, Julianna Bianchi, Valerii Chuiko, Jannis Erhard, Fanwang Meng, Paul W. Ayers, Farnaz Heidar‐Zadeh

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensQueen's UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPython (programming language)Computer scienceDatabaseProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AtomDB is a free and open-source Python library for accessing and manipulating neutral and charged atomic species and their promolecular properties. It serves as a computational toolset, operating on an accompanying "extended periodic table" database, with experimental and computational data covering atomic species with a wide range of charges and multiplicities. AtomDB includes facilities for computing promolecules: local promolecular properties, constructed from the corresponding atomic densities, and scalar promolecular properties, computed from the corresponding scalar atomic properties, both taking into account whether properties are extensive or intensive. AtomDB is designed to be easy to use, extend, and maintain: it follows best practices for modern software development, including comprehensive documentation, extensive testing, continuous integration/delivery protocols, and package management. This article is the official release note for the AtomDB library.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,544

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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