Notice bibliographique
Résumé
Introduction We have had quite enough theoretical discussion for now. Let's see how to get some numbers into our equations so as to be able to calculate something useful. Welcome to the world of experimental thermochemistry. In this chapter we will have a look at a few of the ways in which the thermodynamic parameters we have derived are measured; i.e., where the numbers in the tables and databases come from. A deep knowledge of this subject is not necessary in order to use thermodynamics to model chemical, geological, or environmental systems, in the same sense that a knowledge of a composer's life and times is not necessary to enjoy his or her music. But it does enrich the experience, and in the case of using thermodynamics, such knowledge does serve to make the user conscious of the many, many reasons why his or her data might be incorrect. It enables the user to truly believe in the “modeler's motto” – never trust your data absolutely. Thermochemical data are produced for the most part by dedicated scientists, who devote a good part of their lives to tracking down elusive sources of error, and devising ever-improved methods for determining nature's fundamental parameters as defined by thermodynamic theory. When determined by independent methods and/or independent laboratories, the results are often satisfyingly in agreement, but almost as often they are not, meaning that there is some source of error, and identifying it can take a lot of discussion (perhaps arguments would be a better term) and a long time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,408 | 0,394 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».