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Enregistrement W3205392014 · doi:10.3389/fchem.2021.753399

A Perspective of the Comprehensive and Objective Assessment of Analytical Methods Including the Greenness and Functionality Criteria: Application to the Determination of Zinc in Aqueous Samples

2021· article· en· W3205392014 sur OpenAlexaff
Paweł Mateusz Nowak, Renata Wietecha‐Posłuszny, Michał Woźniakiewicz, Aneta Woźniakiewicz, Małgorzata Król, Joanna Kozak, Marcin Wieczorek, Paweł Knihnicki, Justyna Paluch, Anna Telk, Karolina Mermer, Jolanta Kochana, Paweł Kościelniak, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNarodowym Centrum NaukiNarodowe Centrum Nauki
Mots-clésPerspective (graphical)Aqueous solutionZincComputer scienceBiochemical engineeringManagement scienceChemistryEngineeringPhysical chemistryArtificial intelligenceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recently proposed concept of White Analytical Chemistry (WAC), referring to the Red-Green-Blue color model, combines ecological aspects (green) with functionality (red and blue criteria), presenting the complete method as "white". However, it is not easy to carry out an overall quantitative evaluation of the analytical method in line with the WAC idea in an objective manner. This paper outlines the perspective of the future development of such a possibility by attempting to answer selected questions about the evaluation process. Based on the study consisting in the evaluation of selected model methods by a group of 12 independent analysts, it was shown how well individual criteria are assessed, whether the variability of assessments by different people is comparable for each criterion, how large it is, and whether averaging the scores from different researchers can help to choose the best method more objectively.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,335 · 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
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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