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Enregistrement W16323757 · doi:10.1021/es051382h

On Generalized Schur Numbers for x1+x2+c = kx3.

2007· article· en· W16323757 sur OpenAlexvenueno aff
Bernie Martinelli, Daniel Schaal

Notice bibliographique

RevueArs Combinatoria · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCoding theory and cryptography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsSchur's theoremSchur complementCombinatoricsPure mathematicsOrthogonal polynomialsPhysicsEigenvalues and eigenvectors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asia is of global importance economically, yet data on ambient persistent organic pollutant levels are still sparse for the region, despite international efforts under the Stockholm Convention to identify and reduce emissions. A large-scale passive air sampling survey was therefore conducted in Asia, specifically in China, Japan, South Korea, and Singapore. Polyurethane foam disks were deployed simultaneously at 77 sites, between Sept 21 and Nov 16, 2004, and analyzed for polychlorinated biphenyls (PCBs), organochlorine compounds (hexachlorobenzene (HCB), dichlorodiphenyltrichloroethanes (DDTs), chlordane), and polybrominated diphenyl ethers (PBDEs). The meteorological conditions prevailing in the region at this time facilitated the assessment of local/regional differences in atmospheric emissions, because large-scale advection effects due to monsoons or dust storms did not occur. Air concentrations estimated assuming an average sampler uptake rate of 3.5 m3/day ranged as follows (pg m(-3)): PCBs, 5-340; HCB, 10-460; DDTs, 0.4-1800; chlordanes, 1-660; PBDEs, < 0.13-340. South Korea and Singapore generally had regionally low concentrations. Elevated concentrations of PCBs, DDTs, and HCB occurred at sites in China, higher than reported in a similar recent sampling campaign in Europe. Chlordane was highest in samples from Japan (which also had elevated levels of PCBs and DDTs) and was also elevated in some Chinese locations. PBDE levels were generally low in the region.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2007
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Résumé présentoui

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