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Enregistrement W3213380954 · doi:10.1021/acs.jchemed.1c00296

Click, Zoom, Explore: Interactive 3D ( <i>i</i> -3D) Figures in Standard Teaching Materials (PDFs)

2021· article· en· W3213380954 sur OpenAlexafffund
Sourav Chatterjee, Sooyeon Moon, Amanda Rowlands, Fred Chin, Peter H. Seeberger, Nabyl Merbouh, Kerry Gilmore

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityMax-Planck-GesellschaftDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésZoomComputer scienceVariety (cybernetics)SoftwareReading (process)CheminformaticsBeautyMultimediaComputer graphics (images)Human–computer interactionComputational scienceEngineering drawingChemistryArtificial intelligenceOpticsProgramming languagePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While chemistry exists in three dimensions, it is presented in two. This down-conversion results in a significant loss in information and often necessitates multiple images/figures to convey the complexity, intricacy, and beauty of a given structure. Currently, three-dimensional models are built to allow students to interact with molecules. However, model building for students is time-consuming, has the potential for error, and requires the purchase of a model kit. Outlined herein is a concise, straightforward method for incorporating interactive three-dimensional (i-3D) figures into teaching aids in PDF format. These figures can be generated from a variety of sources and allow for structures, molecular orbitals, unit cells and crystal lattices, as well as biopolymers to be presented in the same information-rich format as they are created. These images can be seen and interacted with by anyone reading the file in the standard PDF software (Adobe Reader). It is time for chemical education to take advantage of the digital age.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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