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Enregistrement W2785078796 · doi:10.1021/acssensors.8b00013

An Exciting Year Ahead for <i>ACS Sensors</i>

2018· editorial· en· W2785078796 sur OpenAlexaffabout
J. Justin Gooding, Antonella I. Mazur, Michael J. Sailor, Maarten Merkx, Shana O. Kelley, Nongjian Tao, Yi‐Tao Long, Eric Bakker

Notice bibliographique

RevueACS Sensors · 2018
Typeeditorial
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSensor Technology and Measurement Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyComputer scienceMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ADVERTISEMENT RETURN TO ISSUEEditorialNEXTAn Exciting Year Ahead for ACS SensorsJ. Justin Gooding, Antonella Mazur, Michael Sailor, Maarten Merkx, Shana Kelley, Nongjian Tao, Yitao Long, and Eric BakkerView Author Information The University of New South Wales, Sydney, Australia ACS Publications, Washington, DC, United States University of California, San Diego, California United States Technische Universiteit Eindhoven, Eindhoven, The Netherlands The University of Toronto, Toronto, Ontario Canada Arizona State University, Tempe, Arizona, United States East China University of Science and Technology, Shanghai, China The University of Geneva, Geneva, SwitzerlandCite this: ACS Sens. 2018, 3, 1, 1–2Publication Date (Web):January 26, 2018Publication History Received5 January 2018Published online26 January 2018Published inissue 26 January 2018https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acssensors.8b00013https://doi.org/10.1021/acssensors.8b00013editorialACS PublicationsCopyright © 2018 American Chemical Society. This publication is available under these Terms of Use. Request reuse permissions This publication is free to access through this site. Learn MoreArticle Views1173Altmetric-Citations-LEARN ABOUT THESE METRICSArticle Views are the COUNTER-compliant sum of full text article downloads since November 2008 (both PDF and HTML) across all institutions and individuals. These metrics are regularly updated to reflect usage leading up to the last few days.Citations are the number of other articles citing this article, calculated by Crossref and updated daily. Find more information about Crossref citation counts.The Altmetric Attention Score is a quantitative measure of the attention that a research article has received online. Clicking on the donut icon will load a page at altmetric.com with additional details about the score and the social media presence for the given article. Find more information on the Altmetric Attention Score and how the score is calculated. Share Add toView InAdd Full Text with ReferenceAdd Description ExportRISCitationCitation and abstractCitation and referencesMore Options Share onFacebookTwitterWechatLinked InRedditEmail PDF (696 KB) Get e-AlertscloseSUBJECTS:Sensors Get e-Alerts

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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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6100,530

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,252 · 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.

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

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Publié2018
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