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Enregistrement W2141260580 · doi:10.1002/adma.201500116

Throwing New Light on the Reduction of CO<sub>2</sub>

2015· article· en· W2141260580 sur OpenAlexaff
Geoffrey A. Ozin

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFossil fuelGreenhouse gasLead (geology)Natural resource economicsDemiseCarbon capture and storage (timeline)Materials scienceEnvironmental scienceClimate changeNanotechnologyWaste managementEconomicsEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the chemical energy in fossil fuels has enabled the rapid rise of modern civilization, their utilization and accompanying anthropogenic CO2 emissions is occurring at a rate that is outpacing nature's carbon cycle. Its effect is now considered to be irreversible and this could lead to the demise of human society. This is a complex issue without a single solution, yet from the burgeoning global research activity and development in the field of CO2 capture and utilization, there is light at the end of the tunnel. In this article a couple of recent advances are illuminated. Attention is focused on the discovery of gas-phase, light-assisted heterogeneous catalytic materials and processes for CO2 photoreduction that operate at sufficiently high rates and conversion efficiencies, and under mild conditions, to open a new pathway for an energy transition from today's "fossil fuel economy" to a new and sustainable "CO2 economy". Whichever of the competing CO2 capture and utilization approaches proves to be the best way forward for the development of a future CO2-based solar fuels economy, hopefully this can occur in a period short enough to circumvent the predicted adverse consequences of greenhouse gas climate change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations158
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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