MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2345074372 · doi:10.1364/boe.7.002078

Feature issue introduction: biophotonic materials and applications

2016· article· en· W2345074372 sur OpenAlexaff
Kwang-Sup Lee, Chantal Andraud, Kaoru Tamada, Konstantin Sokolov, Kenneth T. Kotz, Gang Zheng

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiophotonicsContext (archaeology)NanotechnologyPhotonicsComputer scienceBiosensorMaterials scienceOptoelectronicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biophotonics can be defined as the interplay of light and biological matter. The percolation of new optical technology into the realm of biology has literally shed new light into the inner workings of biological systems. This has revealed new applications for optics in biology. In a parallel trend, biomolecules have been investigated for their optical applications. Materials are playing a central role in the development of biophotonics. New materials, fabrication methods, and structures are enabling new biosensors, contrast agents, imaging strategies, and assay methods. Similarly, biologic materials themselves can be used in photonic devices. In this context, two open-access, rapid-publication journals from The Optical Society of America (OSA), Optical Materials Express and Biomedical Optics Express, will publish a joint feature issue covering advances in biophotonics materials.

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,519

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1550,058

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,276 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomedical Optics ExpressMême sujetPhotoreceptor and optogenetics researchTravaux en français237 207