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Enregistrement W3111921647 · doi:10.1002/cmtd.202000066

Standardized Stirring for Small Scale Surveys**

2021· article· en· W3111921647 sur OpenAlexafffund
Isaac Omari, Mathias Paul, J. Scott McIndoe

Notice bibliographique

RevueChemistry - Methods · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationBritish Columbia Knowledge Development FundUniversity of Victoria
Mots-clésVialMaterials scienceScale (ratio)Reaction rateAnalytical Chemistry (journal)ChemistryCatalysisChromatographyPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stirring rates in heterogeneous catalytic reactions have an effect on reaction rates. When conducting small‐scale surveys using a single central stir plate, reaction vessels in different positions experience slightly different levels and patterns of agitation. We probed this effect by running the same reaction 40 times, varying the stir rate (fast/slow) and the vial position using two 3D‐printed vial holders. We found variability of conversion (measured mass spectrometrically) to be approximately two times higher for vials placed somewhat randomly in comparison to when vials are consistently placed at a fixed distance from the centre of the stir plate, but the effect was relatively small and could be minimized by using a high stir rate. For those experimenters wishing to completely eliminate differential stirring as a cause for variation in results, the 3D‐printed circular array we designed is recommended over a conventional rectangular array.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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