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Enregistrement W7140648852 · doi:10.1333/s00897162697a

The Use of a Small Chalcone Spectroscopy Database for the Introduction of Advanced Spectroscopy Techniques at the Undergraduate Levels

2016· article· en· W7140648852 sur OpenAlexaff
Chloe A. N. Gerak, Mathew Sutherland, Mackenzie J. Field, Esther H. S. Woo, Matthew R. Luderer, Nabyl Merbouh

Notice bibliographique

RevueThe Chemical Educator · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectroscopyNuclear magnetic resonance spectroscopyChalconeMass spectrometryMolecular spectroscopyIdeal (ethics)Analytical Chemistry (journal)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching organic spectroscopy and structure elucidation at the undergraduate level (IR, UV, NMR spectroscopy and mass spectrometry) often requires the use of ideal targets and flawless spectra, which can mislead students about the use of spectroscopy to solve every given structure. It is common for undergraduate students to use NMR spectroscopy to solve their unknown structures while discarding simpler analytical tools or methods. Substituted chalcones proved to be the perfect targets to teach students that NMR spectroscopy may not always be the definitive tool to analyze and identify a structure and that the knowledge of the uses and limitations of other spectroscopic methods is critical when trying to solve a problem. In this article, we have synthesized a series of mono- and disubstituted chalcones to be used as teaching examples for undergraduate students. This article teaches unequivocal structure identification and spectra assignment using IR, UV, NMR “full packages” and mass spectrometry, while supplying students with a large database of practice questions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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