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Enregistrement W4213228474 · doi:10.1002/cjce.24385

A review of the contributions of <scp>P. Raj Bishnoi</scp> to chemical engineering

2022· review· en· W4213228474 sur OpenAlexaffvenueabout
Anil K. Mehrotra, Peter Englezos

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTributeInnovatorDecompositionEngineeringChemical engineeringChemistryOrganic chemistryPolitical scienceEntrepreneurship

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper provides a review of Professor Bishnoi's research contributions in the broad discipline of chemical engineering. Prof. Bishnoi has been a dedicated mentor, collaborator, innovator, and outstanding researcher. He has had a most productive and illustrious career, spanning more than four decades in both academia and industry. He is among the top 50 most‐published authors of the The Canadian Journal of Chemical Engineering. He initiated a most successful and renowned research group at the University of Calgary, which was dedicated to the understanding of thermodynamics and kinetics related to the formation and decomposition of gas hydrates as well as the chemical engineering process design and simulation. As a tribute to Prof. Bishnoi's numerous scientific and engineering contributions and innovations, this review highlights his academic and research accomplishments, which included the training of several doctoral degree students, master's degree students, and postdoctoral scholars and research associates. In this paper, we have divided Prof. Bishnoi's research contributions into three broad areas, namely, chemical thermodynamics of hydrocarbon systems, process development and simulation, and thermodynamics and kinetics of the formation and decomposition of gas hydrates.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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