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Enregistrement W2947313835 · doi:10.1002/cjce.23525

Experimental methods in chemical engineering: Micro‐reactors

2019· article· en· W2947313835 sur OpenAlexafffundvenue
Arturo Macchi, Patrick Plouffe, Gregory S. Patience, Dominique M. Roberge

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProcess engineeringCommercializationNanotechnologyMass transferFlow chemistryCommodity chemicalsBiochemical engineeringRobustness (evolution)Computer scienceEnvironmental scienceMaterials scienceEngineeringChemistryContinuous flowCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whereas the bulk chemical industry has historically sought economic advantage through economies of scale, a paradigm shift has researchers developing systems on smaller scales. Nano‐cages and nano‐actuators increase selectivity and robustness at the molecular scale. In parallel, micro‐contactors with sub‐millimetre lateral dimensions are decreasing boundary layers that restrict heat and mass transfer and thus meet the objectives of process intensification with great increases in productivity with a smaller footprint. These contactors continue to serve chemical engineers and chemists to synthesize fine chemicals and characterize catalysts; however, they have now been adopted for sensors in biological and biochemical systems. A bibliometric analysis of articles indexed in the Web of Science in 2016 and 2017 identified five major clusters of research: catalysis and bulk chemicals; nanoparticles; organic synthesis and flow chemistry; systems and micro‐fluidics applied to biochemistry; and micro‐channel reactors and mass transfer. In the early 1990s, less than 100 articles a year mentioned micro‐reactors, while over 943 articles mentioned it in 2017. Here, we introduce micro‐reactors and their role in the continuous synthesis of fine chemicals across the various scales to commercialization.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,016

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations31
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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