Improvement of Quality in Publication of Experimental Thermophysical Property Data: Challenges, Assessment Tools, Global Implementation, and Online Support
Notice bibliographique
Résumé
This article describes a 10-year cooperative effort between the U.S. National Institute of Standards and Technology (NIST) and five major journals in the field of thermophysical and thermochemical properties to improve the quality of published reports of experimental data. The journals are Journal of Chemical and Engineering Data, The Journal of Chemical Thermodynamics, Fluid Phase Equilibria, Thermochimica Acta, and International Journal of Thermophysics . The history of this unique cooperation is outlined, together with an overview of software tools and procedures that have been developed and implemented to aid authors, editors, and reviewers at all stages of the publication process, including experiment planning. Both successes and failures are highlighted. The procedures are now well established and are designed to yield maximum benefit to all stakeholders (authors, editors, reviewers, publishers, readers, data users, etc.) through the establishment of procedures and support tools that efficiently serve the specific interests of those involved. All specially designed tools and procedures are described fully, together with their benefits and examples of application. A key feature of the cooperation is the efficient validation of experimental data after peer review but before acceptance for publication. Nearly 1000 articles per year are considered within the scope of this work, with significant problems identified in roughly one-third of these. Full statistics for the findings are given, and a variety of examples of common problems found are given.
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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 | 0,547 | 0,764 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,043 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».