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Enregistrement W2165016828 · doi:10.1111/j.1749-6632.2000.tb06754.x

Hydrate Research‐From Correlations to a Knowledge‐based Discipline: The Importance of Structure

2000· article· en· W2165016828 sur OpenAlexaff
John A. Ripmeester

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensSteacie Institute for Molecular Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClathrate hydrateHydratePermafrostDecompositionChemistryNanotechnologyMaterials scienceComputer scienceGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This contribution gives a short historical perspective on the development of fundamental knowledge about gas hydrates, and how such fundamental knowledge is important for a variety of problems related to hydrate prevention (pipelines), hydrate formation (CO2 sequestration), or hydrate decomposition (permafrost or marine natural gas hydrates). It is shown that early correlations derived from measurements on hydrates, many of which were made as early as the 1800s, could not be understood properly until around 1950 when X‐ray diffraction measurements gave a structural understanding of the materials we now know as clathrates, or host‐guest materials. In turn, this led to a statistical mechanical description and a thermodynamic model that has considerable predictive power. Recently, it has become apparent that there is considerable complexity and subtlety in the relationship between structure and the size of the hydrate formers once more than a single species is present. This emphasizes the need to obtain structural information together with thermodynamic measurements, especially in multicomponent systems. Such developments have encouraged the adoption of additional structural techniques such as NMR and vibrational spectroscopy. Current interest in hydrate formation and decomposition requires the adaptation and development of new approaches that allow the acquisition of time‐resolved structural information. Furthermore, an understanding of the morphology of hydrate crystals and how to modify this morphology, as well as understanding of interfacial properties, are all key to learning how to control hydrates. Although a great deal of progress has been made, much remains to be learned.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,016
Communication savante0,0080,019
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations83
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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