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Enregistrement W2972701297 · doi:10.1021/acs.chemmater.9b03045

Festschrift in Honor of Prof. Jean-Luc Brédas on His 65th Birthday

2019· article· en· W2972701297 sur OpenAlexaff
Chad Risko, Elsa Reichmanis, Roberto Lazzaroni, Zhigang Shuai, Carlos Toro, Jillian M. Buriak

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocluster Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversité de NamurKing Abdullah University of Science and TechnologyFonds De La Recherche Scientifique - FNRSNational Science Foundation
Mots-clésHonorPhilosophyPolymer scienceClassicsArtHumanitiesChemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Festschrift in Honor of Prof. Jean-Luc Bredas on His 65th Birthday I t is our great honor to dedicate this special issue of Chemistry of Materials to Professor Jean-Luc Bredas in honor of his 65th birthday.As a mentor, collaborator, colleague, and friend, Jean-Luc epitomizes many of the idealized qualities and worldview of the 21st century teacherscholar.It is this second descriptorcollaboratorwhere perhaps Jean-Luc has made his biggest impact on his students and colleagues.As a theoretical materials chemist, Jean-Luc has insisted that any theory or model be confronted with experiment, and that if the model fails then it must be improved.This directive has resulted in a dense web of synthetic, experimental, and theoretical collaborators and an uncanny ability to translate the varied languages of these scientific disciplines so that results of any work have the greatest impact.As can be seen by many of the papers that appear in this special issue, with reports that span a diverse array of the materials chemistry landscape, the tight feedback loop of the synthesis-theory-experiment triumvirate that Jean-Luc so strongly believes in permeates the field.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,037

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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