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Enregistrement W2900761061 · doi:10.15278/isms.2018.tc08

ENANTIOMERIC EXCESS MEASUREMENTS USING MICROWAVE THREE-WAVE MIXING

2018· article· en· W2900761061 sur OpenAlexaboutno aff
Martin Holdren, Luca Evangelisti, Brianna Mitchell, Golara Haghtalab, Patrick Buoniconti, James M. Dittman, Kevin Mayer, Arthur Wu, Caitlin Embly, Brooks H. Pate

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 73rd International Symposium on Molecular Spectroscopy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectron Spin Resonance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMixing (physics)MicrowaveFour-wave mixingMaterials sciencePhysicsOpticsNonlinear opticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluorine- and chlorine-containing molecules in the atmosphere are very strong greenhouse gases, meaning that even small amounts of these gases contribute significantly to the radiative forcing of climate. In addition, a number of these molecules, such as chlorofluorocarbons (CFCs) and hydrochlorofluorocarbons (HCFCs), are harmful to the Earth's ozone layer and for this reason their use is regulated by the 1987 Montreal Protocol. The recent Kigali Amendment has added hydrofluorocarbons (HFCs) to the list of controlled substances, coming into effect on 1 January 2019. HFCs, which do not deplete stratospheric ozone, were introduced as refrigerant replacements for CFCs and HCFCs. They are potent greenhouse gases, with global-warming potentials many times greater than carbon dioxide, and are increasing in the atmosphere at a very fast rate. \n\n\n\nA number of satellite instruments, in particular the ACE-FTS (Atmospheric Chemistry Experiment – Fourier Transform Spectrometer), can monitor many of these species by detecting infrared radiation that has passed through the Earth's atmosphere. However, the quantification of their atmospheric abundances crucially requires accurate quantitative infrared spectroscopy. This talk will focus on new and improved laboratory spectroscopic measurements for a number of important halogenated species.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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