MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2942249921 · doi:10.1016/j.physbeh.2019.04.010

Editorial: Physiology of endurance running and exercise behaviour

2019· editorial· en· W2942249921 sur OpenAlexaff
Pantelis Τ. Nikolaidis, Beat Knechtle

Notice bibliographique

RevuePhysiology & Behavior · 2019
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensCanadian Society for Exercise Physiology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalcinationChromiumTemplateCalciumSalt (chemistry)Chromium oxideMaterials scienceChemical engineeringOxidePhosphateChemistryInorganic chemistryNanotechnologyMetallurgyBiochemistryCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is great interest in finding efficient templates. Here we report that Cr2O3 powders with enhanced surface properties were synthesized by a calcination of chromium nitrate salt that used Ca3(PO4)2 calcium phosphate nanopowder as a biotemplate reactant. We used various amounts of template in order to modulate the surface properties of the chromium oxide powder, which was characterized by different techniques. Improved surface properties (SBET=49.59 m2/g, Vp=0.18 cm3/g) for the Cr2O3 powder were obtained with a Cr2O3/Ca3(PO4)2 weight ratio of 1. This calcium-based biotemplate is clearly an alternative to other conventional templates used for preparing large surface materials. The template is non-toxic and readily removable, which are real advantages.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0070,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0260,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,021

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,283 · 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
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revuePhysiology & BehaviorMême sujetSports Performance and TrainingTravaux en français237 207