MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6930768620 · doi:10.5281/zenodo.14586555

Adaptive hybrid functionals (aPBE0)

2025· other· en· W6930768620 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensVector InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPython (programming language)Set (abstract data type)Training setSinglet stateTest setBand gapTest dataData set

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

# aPBE0 # `.xyz` files for all molecules from the QM5, QM9, QM7b, W4-17 datasets used for training and testing in the paper along with text files containing relevant aopt, apred, reference energies etc. are available in separate folders within the `train_test_data.tar.xz` file. Each folder for the dataset contains a `readme.txt` file explaining the reported data.# The "qmspin" folder also contains the 4 carbene structures stores separately for which no aopt value could be obtained by optimizing the singlet states alone such that the MRCISD+Q gap could be recovered# Text files containing predicted a value, aPBE0 energy, PBE0 energy, and mean absolute error (MAE) across all subsets from GMTKN55 reported in figure 3 are available in the `gmtkn55_data.tar.xz` file along with a 'readme.txt` description. CCSD(T) training data for the 1169 amons used to generate training labels is available in the `cc_train_data.npz` file. Chemical symbols, coordinates, CCSD total energies, CCSD(T) total energies, CCSD(T) atomization energies (all in Hartree) for each molecule are available in the `elements`, `coordinates`, `eccsd`, `eccsdt`, `hccsdt` arrays respectively in the same order. Spin gap test set used in figure 2 from the QMspin dataset is available in `qmspin_test_set.npz` along with MRCISD+Q spin gap energies. HOMO-LUMO gap test set used in figure 3 from the QM7b dataset is available in `qm7b_test_set.npz` along with GW HOMO, LUMO and HOMO-LUMO gap eigenvalues. All energies are reported in Hartrees. ML model for predicting the optimal exact exachange ratio to be used in the PBE0 functional Python libraries required : * Numpy* Numba* Joblib* Ase (if supplying xyz files)* cMBDF (https://github.com/dkhan42/cMBDF)* qml2 (https://github.com/dkhan42/qml2/tree/develop)* Pyscf (only for the `get_atomization` function) Usage : ```from get_exchange import get_predictionsopt_exchange = get_predictions(charges, coords)opt_exchange = get_predictions(xyz = 'mol.xyz') #if supplying xyz file instead```where `charges` and `coords` are arrays containing atomic numbers and atomic coordinates for each molecule To obtain aPBE0 atomization energy for a molecule (in Hartree) with the predicted exact exchange : ```from get_exchange import get_atomizationenergy = get_atomization(elements, coords, opt_exchange, basis)``` where `elements` is the array (strings) of chemical symbols in the molecule and `exchange` is the predicted exact exchange fraction

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,022

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)→Travaux en français237 207→