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Enregistrement W2189513044 · doi:10.1080/08327823.2007.11688597

Remarks on Various Applications of Microwave Energy

2007· review· en· W2189513044 sur OpenAlexaff
Jacqueline M.R. Bélanger, J. R. Jocelyn Paré, Oliver Poon, Craig Fairbridge, Siauw Ng, Mutyala Sateesh, Randall W. Hawkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Microwave Power and Electromagnetic Energy · 2007
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMicrowave-Assisted Synthesis and Applications
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrowaveEnergy (signal processing)Process engineeringMicrowave heatingComputer scienceWork (physics)Energy sourceThermal energyMaterials scienceTelecommunicationsMechanical engineeringRenewable energyElectrical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microwave energy is an alternative energy source that is receiving a considerable amount of attention from researchers for a wide spectrum of applications. The fundamentally different method of transferring energy from the source to the sample is the main benefit of utilizing microwave energy; by directly delivering energy to microwave-absorbing materials, conventional issues such as long heating periods, thermal gradients, and energy lost to the system environment can be minimized or avoided. Furthermore, the penetrating capacity of microwave allows volumetric heating of samples. These attributes of microwave energy make utilizing it very attractive for industrial applications as an alternative to conventional processing methods. The reality is otherwise however, and limited literature is found in any given area of work. Despite the lack of focus, in most published cases, the utilization of microwave energy has produced improved results compared to conventional methods with reduced heating times or reaction temperatures. This review provides a general overview of reported applications of microwave energy in the open literature. It also attempts to summarize the results obtained for various common uses and highlights some applications that have not gathered as much attention as anticipated.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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