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Enregistrement W3120112775

DESAFÍOS DEL SIGLO XXI PARA LA QUÍMICA DE MATERIALES. CONFERENCIA DE ALÁN ASPURU-GUZIK

2019· article· es· W3120112775 sur OpenAlexaboutno aff
Facultad De Química

Notice bibliographique

RevueGaceta UNAM (2010-2019) · 2019
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies of Medieval Iberia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PARA RESOLVER LOS MULTIPLES RETOS DEL SIGLO XXI, ENTRE ELLOS EL CAMBIO CLIMATICO, SERA NECESARIO DESCU­BRIR NUEVOS MATERIALES A MAYOR VELOCIDAD EN COMPARACION CON LO QUE SE HA HECHO HASTA AHORA, AFIRMO EN LA FACULTAD DE QUIMICA (FQ) EL ACADEMICO DE LA UNIVERSIDAD DE TORONTO, CANADA, ALAN ASPURU-GUZIK. AL DICTAR LA CONFERENCIA LOS MATERIALES DE MANANA, HOY, ASPURU-GUZIK –CONSIDERA­DO UNO DE LOS CIENTIFICOS MAS IMPORTANTES DE LA QUIMICA MODERNA–, SE REFIRIO AL DESTACADO PAPEL QUE COBRA LA QUIMICA EN MATERIALES. ACOMPANADO POR CARLOS AMADOR BE­DOLLA, DIRECTOR DE LA FQ, ASPURU-GUZIK EXPUSO QUE HA TRABAJADO EN EL DISENO E IMPLEMENTACION DE PLATAFORMAS DE ACELERACION DE MATERIALES; DICHAS PLATA­FORMAS, ANADIO, ESTAN HABILITADAS POR LA CONFLUENCIA DE TRES CAMPOS DISPARES, A SA­BER: INTELIGENCIA ARTIFICIAL, QUIMICA CUANTICA DE ALTO RENDIMIENTO Y ROBOTICA. EN SU PRESENTACION, REALIZADA EN EL AUDITORIO B DE LA FQ, EL EXPERTO COMENTO QUE PARA EL CRECIMIENTO ECONOMICO, UN PAIS “DEBE CONSIDERAR COMO TENER UN PORCENTAJE DE LAS NUEVAS AREAS CIENTIFICAS QUE SE ESTAN CREANDO, COMO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, QUE PODRIA CAMBIAR EL PANORA­MA, INCLUSO EN EL AMBITO LABORAL, PUES MUCHOS DE LOS TRABAJOS QUE HOY SE CONOCEN YA NO LOS HABRA Y SERAN SUSTITUIDOS POR OTROS”. AL HABLAR SOBRE SU AREA DE ESTUDIO, ASPURU-GUZIK SENALO QUE BUSCAN COMO LA ENERGIA PRODUCIDA POR EL SOL Y EL VIENTO PUEDA SER GUARDADA EN BATERIAS (DIFERENTES A LAS ACTUALES), PARA LO QUE DEBEN HACERSE CALCULOS USANDO LA QUIMICA CUANTICA Y BUSCAR NUEVAS MOLECULAS; EL PROBLEMA ES QUE ELLO IMPLICA PROCESOS LENTOS Y CAROS. EN ESTE SENTIDO, DIJO QUE HA TRATADO DE CONFORMAR UN LABORATORIO EN EL QUE CONFLUYAN VARIAS AREAS DE LA QUIMICA, CON LA FINALIDAD DE HACER Y PROBAR MOLECULAS. SI UN NUEVO MATERIAL REQUIERE 10 ANOS DE INVESTIGACION Y UNA INVERSION DE CIEN MILLONES DE DOLARES PARA LLEGAR AL MERCADO, ESTO INDICA QUE ES MUY DIFICIL QUE HAYA INNOVACION Y ES INDISPENSABLE CAMBIAR LAS COSAS PARA ACELERAR ESTOS PRO­CESOS; EN ESTE CASO, SOSTUVO, “SE REQUIERE TRANSFORMAR LA QUIMICA, ROBOTIZARLA, AUTOMATIZARLA, USAR SINTESIS ESENCIAL EN CADA PARTE DEL PROCESO”.

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)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,007

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,215 · 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
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
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