MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4248842613 · doi:10.1021/cen-09531-buscon13

Business Roundup

2017· article· en· W4248842613 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueC&EN Global Enterprise · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiqueactivated carbon and charcoal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessBusiness administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arzeda has raised $12 million in a series A round of funding led by OS Fund. The Seattle-based firm uses computational and synthetic biology to create enzymes and chemicals in “cell factories.” Arzeda says it will use the money to scale up its high-throughput computing and lab screening capacity. Clariant has joined Kopernikus, a renewable energy initiative of the German government. Clariant catalysts will be used in a storage technology in which hydrogen is chemically bound through catalytic hydrogenation and then released via catalytic dehydrogenation. GreenMantra Technologies has raised $3 million from Closed Loop Fund, a social impact investment fund, to help it expand a one-year-old plant in Ontario that converts postconsumer and postindustrial plastics into high-value waxes. The firm expects the project to be complete next year. Asahi Kasei will boost its capacity in Singapore for solution-polymerized styrene butadiene rubber by 30% to 130,000 metric tons per year. The

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueC&EN Global EnterpriseMême sujetactivated carbon and charcoalTravaux en français237 207