Notice bibliographique
Résumé
a AA/BB Suzuki polycondensation 71-73 AA-type Yamamoto polymerization 206, 208 AB Suzuki polycondensation 71-73 A 2 B 2 -type Diels-Alder polymerization 205 AB-type Diels-Alder polymerization 206, 207 A 2 B 2 -type Suzuki polymerization 205-208 active metal template approach 258, 259 alkoxy substituted PPVs 16 all-conjugated block copolymers 116 alternating copolymer synthesis 117 amphiphilic hexayne 271 anionic cyclodehydrogenation reaction 194 aryltin compound synthesis 2 Asao-Yamamoto benzannulation 272, 273 b BAHA see tris(4-bromophenyl)ammoniumyl hexachloroantimonate (BAHA) base-induced cyclodehydrogenation 192, 193 batch-by-batch process 159 batch processing and flow chemistry 159, 160 B-containing nanographene molecule 202, 203 B-doped GNR on Au(111) surface 214 benzothiadiazole (BT) 19 benzothiophene-fused HBC 201 -branching problem 138 BFI-based acceptor materials 31 Bingel reaction 175 biphenylene-based molecule 198 2-2 ′ -bithiophene 138 block copolymers all-conjugated 116 catalyst transfer polycondensation end-functional polymer copolymerization method 113 grafting-from method 114 grafting-to method 112 sequential monomer addition method 114 conjugated-non-conjugated 116 Kumada catalyst transfer polycondensation 115 synthesis methods 113 bottom-up approach 255 bottom-up GNR synthesis 205 branched and cross-linked poly(3-hexylthiophene) 138, 140 c Campos' polydiphenyldiacetylene (PDPDA) formation 263 carbomers 286 carbon nanomaterials see also direct C-H arylation bottom-up strategy 230 top-down methods 229 carbon structures, TEM images 256 carbyne 256 chemical structures of 257
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,209 | 0,029 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».