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Enregistrement W2915654371 · doi:10.1111/j.1751-908x.2014.00347.x

GGR Biennial Critical Review: Analytical Developments Since 2012

2014· article· en· W2915654371 sur OpenAlexaff
Michael Wiedenbeck, L. Paul Bédard, Roxana Bugoi, M. F. Horan, Kathryn L. Linge, Silke Merchel, Luiz F. G. Morales, Dany Savard, A. Kate Souders, Paul Sylvester

Notice bibliographique

RevueGeostandards and Geoanalytical Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesAstronomical Society of Australia
Mots-clésCompendiumData scienceInterpretation (philosophy)NanotechnologyIsotope geochemistryComputer scienceEarth scienceEngineering physicsAnalytical Chemistry (journal)ChemistryMaterials sciencePhysicsGeologyEnvironmental chemistryIsotopeArchaeologyGeographyNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in the chemical, crystallographic and isotopic characterisation of geological and environmental materials can often be ascribed to technological improvements in analytical hardware or to innovative approaches to data acquisition and/or its interpretation. This biennial review addresses key laboratory methods that form much of the foundation for analytical geochemistry; again, this contribution is presented as a compendium of laboratory techniques. We highlight advances that have appeared since January 2012 and that are of particular significance for the chemical and isotopic characterisation of geomaterials. Prominent scientists from the selected analytical fields present publications they judge to be particular noteworthy, providing background information about the method and assessing where further opportunities might be anticipated. In addition to the well‐established technologies such as thermal ionisation mass spectrometry and plasma emission spectroscopy, this publication also presents new or rapidly growing methods such as electron backscattered diffraction analysis and atom probe tomography – a very sensitive method providing atomic scale information.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,018

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,321 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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