XML-based IUPAC standard for experimental, predicted, and critically evaluated thermodynamic property data storage and capture (ThermoML) (IUPAC Recommendations 2006)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract ThermoML is an Extensible Markup Language (XML)-based new IUPAC standard for storage and exchange of experimental, predicted, and critically evaluated thermophysical and thermochemical property data. The basic principles, scope, and description of all structural elements of ThermoML are discussed. ThermoML covers essentially all thermodynamic and transport property data (more than 120 properties) for pure compounds, multicomponent mixtures, and chemical reactions (including change-of-state and equilibrium reactions). Representations of all quantities related to the expression of uncertainty in ThermoML conform to the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM). The ThermoMLEquation schema for representation of fitted equations with ThermoML is also described and provided as supporting information together with specific formulations for several equations commonly used in the representation of thermodynamic and thermophysical properties. The role of ThermoML in global data communication processes is discussed. The text of a variety of data files (use cases) illustrating the ThermoML format for pure compounds, mixtures, and chemical reactions, as well as the complete ThermoML schema text, are provided as supporting information.
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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 | 0,028 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,049 |
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 ».