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Enregistrement W23468235 · doi:10.1002/asia.201201166

Real-time Decision Making For Shipboard Damage Control

2002· article· en· W23468235 sur OpenAlexaff
Vadim Bulitko, David Wilkins

Notice bibliographique

RevueChemistry - An Asian Journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePetri Nets in System Modeling
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetri netFormalism (music)Computer scienceRotation formalisms in three dimensionsProcess architectureRepresentation (politics)Stochastic Petri netTheoretical computer scienceInterval (graph theory)AlgorithmReal-time computingArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A systematic study on the selective semihydrogenation of alkynes to alkenes on shape-controlled palladium (Pd) nanocrystals was performed. Pd nanocrystals with a cubic shape and thus exposed {100} facets were synthesized in an aqueous solution through the reduction of Na2PdCl4 with L-ascorbic acid in the presence of bromide ions. The Pd nanocubes were tested as catalysts for the semihydrogenation of various alkynes such as 5-decyne, 2-butyne-1,4-diol, and phenylacetylene. For all substrates, the Pd nanocubes exhibited higher alkene selectivity (>90 %) than a commercial Pd/C catalyst (75-90 %), which was attributed to a large adsorption energy of the carbon-carbon triple bond on the {100} facets of the Pd nanocubes. Our approach based on the shape control of Pd nanocrystals offers a simple and effective route to the development of a highly selective catalyst for alkyne semihydrogenation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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