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Enregistrement W4243310837 · doi:10.1515/iupac.85.0592

Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization (MALDI)

2016· dataset· en· W4243310837 sur OpenAlexaff
Kermit K. Murray, Robert K. Boyd, Marcos N. Eberlin, G. John Langley, Liang Li, Yasuhide Naito

Notice bibliographique

RevueIUPAC Standards Online · 2016
Typedataset
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesorptionSoft laser desorptionMatrix-assisted laser desorption/ionizationMALDI imagingIonizationMatrix (chemical analysis)LaserChemistryMatrix-assisted laser desorption electrospray ionizationMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyPhysicsOpticsIonAdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document contains recommendations for terminology in mass spectrometry. Development of standard terms dates back to 1974 when the IUPAC Commission on Analytical Nomenclature issued recommendations on mass spectrometry terms and definitions. In 1978, the IUPAC Commission on Molecular Structure and Spectroscopy updated and extended the recommendations and made further recommendations regarding symbols, acronyms, and abbreviations. The IUPAC Physical Chemistry Division Commission on Molecular Structure and Spectroscopy's Subcommittee on Mass Spectroscopy revised the recommended terms in 1991 and appended terms relating to vacuum technology. Some additional terms related to tandem mass spectrometry were added in 1993 and accelerator mass spectrometry in 1994. Owing to the rapid expansion of the field in the intervening years, particularly in mass spectrometry of biomolecules, a further revision of the recommendations has become necessary. This document contains a comprehensive revision of mass spectrometry terminology that represents the current consensus of the mass spectrometry community.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,165

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,367 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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