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Enregistrement W18975229 · doi:10.1080/13691050802380974

SOLID ACID CATALYTIC ALKYLATION: A MEANS FOR GASOLINE-AROMATICS REDUCTION

2002· article· en· W18975229 sur OpenAlexaff
A. Badakhshan, Mohammad Kazemeini, Farhad Khorasheh, Saeed Sahebdelfar

Notice bibliographique

Revue17th World Petroleum Congress · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCarbon dioxide utilization in catalysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésAlkylationGasolineChemistryCatalysisReduction (mathematics)Organic chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on findings from qualitative research conducted in the UK that sought to explore the connections between sexual identities and self-destructive behaviours in young people. International evidence demonstrates that there are elevated rates of suicide and alcohol abuse amongst lesbian, gay, bisexual and transgender (LGBT) youth. Rarely included in this body of research are investigations into young LGBT people's views and experiences of self-destructive behaviours. Data from interviews and focus groups with young LGBT participants suggest a strong link between homophobia and self-destructive behaviours. Utilising a discourse analytic approach, we argue that homophobia works to punish at a deep individual level and requires young LGBT people to manage being positioned, because of their sexual desire or gendered ways of being, as abnormal, dirty and disgusting. At the centre of the complex and multiple ways in which young LGBT people negotiate homophobia are 'modalities of shame-avoidance' such as: the routinization and minimizing of homophobia; maintaining individual 'adult' responsibility; and constructing 'proud' identities. The paper argues that these strategies of shame-avoidance suggest young LGBT people manage homophobia individually, without expectation of support and, as such, may make them vulnerable to self-destructive behaviours.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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