Notice bibliographique
Résumé
Future of nanotechnology In 2000, Roco et al . [1] estimated that there would be two million nanotechnology workers worldwide (800 000 in the United States) and the product value would reach $1 trillion, of which $800 billion would be in the United States, by 2015, with a 25% rate growth. The initial estimation for the quasi-exponential growth in the nanotechnology workforce and the product value held up to 2008, as shown in Fig.10.1. The market is doubling every three years as a result of the successive introduction of new products, and new generations of nanotechnology products are expected to enter the market within the next few years [1]. So the estimated value of 2015 for both workforce and product value would have been realized as the 25% growth rate is expected to continue. Nanotechnology is evolving toward new scientific and engineering challenges in areas such as assembly of nanosystems, nanobiotechnology and nanobiomedicine, development of advanced tools, environmental preservation and protection, and pursuit of societal implication studies. Key areas of emphasis in nanotechnology [1] over the next decade are as follows. Integration of knowledge at the nanoscale and of nanocomponents in nanosystems with deterministic and complex behavior, aiming toward creating fundamentally new products. Better control of molecular self-assembly, quantum behavior, creation of new molecules, and interaction of nanostructures with external fields in order to build materials, devices and systems by modeling and computational design. Understanding of biological processes and of nanobio interfaces with abiotic materials, and their biomedical and health/safety applications, and nanotechnology solutions for sustainable natural resources and nanomanufacturing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».