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Enregistrement W2286710381 · doi:10.1017/cbo9780511840258.008

Ideal solutions

2005· book-chapter· en· W2286710381 sur OpenAlexaff
G. M. Anderson

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical Thermodynamics and Molecular Structure
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeal (ethics)Computer sciencePhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction If the world were made of pure substances, our development of the thermodynamic model would now be complete. We have developed a method, based on measurements of heat flow, that enables predictions to be made about which way reactions will go in given circumstances. But one of the reasons that the world is so complex is that pure substances are relatively rare, and strictly speaking they are nonexistent (even “pure” substances contain impurities in trace quantities). Most natural substances are composed of several components, and the result is called a solution . Therefore, we need to develop a way to deal with components in solution in the same way that we can now deal with pure substances – we have to be able to get numerical values for the Gibbs energies, enthalpies, and entropies of components in solutions. We will then be able to predict the outcome of reactions that take place entirely in solution, such as the ionization of acids and bases, and reactions that involve solids and gases as well as dissolved components, such as whether minerals will dissolve or precipitate. Our thermodynamic model will then be complete. In this chapter we have a look at how to deal with dissolved substances – solutes. When we mix two substances together, sometimes they dissolve into one another, like sugar into coffee or alcohol into water, and sometimes they do not, like oil and water.

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)0,003
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,016

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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