Notice bibliographique
Résumé
Nanotechnology can increase the functionality and durability of building materials like cement, insulation, windows, and weatherproofing. The introduction of nanomaterials to the construction industry can give buildings and infrastructure some degree of: self-repairing, self-cleaning, bacterial- and weather-resistant qualities, increased electrical conductivity, and the ability to break down pollution. Though nanotechnology is still in the early stages of development and can be expensive, increased research may find even more uses for nanotech and lower the cost of its implementation. La nanotechnologie peut augmenter la fonctionnalité et la durabilité des matériaux de construction comme le ciment, l'isolation, les fenêtres et les intempéries. L'introduction des nanomatériaux à l'industrie de la construction peut donner bâtiments et des infrastructures un certain degré d’auto-réparation, auto-nettoyage, résistance aux bactéries et intempéries, conductivité électrique augmenté, et la capacité de décomposer la pollution. Bien que la nanotechnologie est encore dans les premiers stades de développement et peut être cher, nouvelles recherches peuvent trouver encore plus d'utilisations pour la nanotechnologie et comment réduire sa coût.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».