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Enregistrement W3216278251 · doi:10.5541/ijot.980164

An Advanced Platform for Thermodynamics Education. Part two: Monomer Quantum Volume in Pure Fluides

2021· article· en· W3216278251 sur OpenAlexfundno aff
Boris Sedunov

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermodynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum, superfluid, helium dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésThermodynamicsEnthalpyNISTQuantumMolar volumeStatistical physicsVolume (thermodynamics)MonomerQuantum chemistryStandard molar entropyChemistryPhysicsQuantum mechanicsComputer scienceMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents a remarkable application of the advanced thermodynamics education platform to the molar Gibbs energy G for basic particles in neat fluids. From the G, named also as the chemical potential, and the monomer fraction density Dm functions the Monomer Quantum Volume Vq (T) may be computed. The Vq (T) variable reflects the quantum uncertainty of basic particles positions in atomic and molecular fluids. It has proven to be universal for all fluid’s densities at a fixed temperature T. An extraordinary precision of modern thermophysical databases, such as the NIST Webbook, permits an estimation of the Monomer Quantum Volume values millions times lower than the atom’s volume! By studying the Vq (T) function the students can estimate the quantum uncertainty effects in pure fluids for a total range of their existence up to thousands of Kelvin! The enthalpy data normalization has proven to be very efficient. The advanced platform is highly useful and informative for thermodynamics education. For students it is very educative to study and utilize the author’s computer aided big thermophysical data analysis method to form their vision of the atomic and molecular quantum states distribution in pure fluids.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0880,044

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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