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Enregistrement W2976190294 · doi:10.1515/pac-2019-0904

15<sup>th</sup> Eurasia Conference on Chemical Sciences (EuAsC<sub>2</sub>S-15) – 5<sup>th</sup>–8<sup>th</sup> September 2018, Rome, Italy

2019· article· en· W2976190294 sur OpenAlexaboutno aff
Luciana Dini, Daniele Passeri, Cristian Vergallo, Marco Rossi

Notice bibliographique

RevuePure and Applied Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

an International Steering Committee Member of the International Conference on Solution Chemistry, ICSC) to organize an international conference on solution chemistry in Thailand. ICSC was scheduled in 1988 and, thus, it was not possible to organize the new conference in Thailand before that year. Upon invitation of Prof. Ivano Bertini of Florence University (Italy) by Profs. Rode and Ohtaki to join this first committee, the three founders discussed the proposal and changed Prof. Rode's original idea to the creation of an international conference called Eurasia Conference on Chemistry of Solutions (EuAsC 2 S) aimed at deepening friendship among chemists in the Eurasian supercontinent, and supporting them with the help of chemists from Countries in other continents, such as USA, Canada, and Australia. This could be achieved with the organization of the international Eurasia series of conferences of world-top quality and class, mainly in developing Asian countries with the participation of a world-wide friendship network. Through this conference Worldleading researchers were invited, with whom scientists, especially young ones from developing countries, could exchange information, opinions, results, and visions to emphasize scientific activities in their countries. Under such a vision of the three founders, Profs. Rode, Ohtaki and Bertini, the First Eurasia Conference on Chemistry of Solutions (1 st EuAsC 2 S) was held in Bangkok in 1988 (http://xray.kaist.ac.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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