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Enregistrement W4255452789 · doi:10.1109/trpms.2021.3135118

Low-Temperature Plasma for Biology, Hygiene, and Medicine: Perspective and Roadmap

2021· article· en· W4255452789 sur OpenAlexafffund
Mounir Laroussi, Sander Bekeschus, Michael Keidar, Annemie Bogaerts, Alexander Fridman, Xinpei Lu, Kostya Ostrikov, Masaru Hori, Katharina Stapelmann, Vandana Miller, Stephan Reuter, Christophe O. Laux, Ali Mesbah, James L. Walsh, Chunqi Jiang, Selma Mededovic Thagard, Hiromasa Tanaka, Dawei Liu, Dayun Yan, Maksudbek Yusupov

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlasma Applications and Diagnostics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilVlaamse regeringPolytechnique MontréalHuazhong University of Science and TechnologyUniversiteit AntwerpenNorth Carolina State UniversityCentre National de la Recherche ScientifiqueCollege of Medicine, Drexel UniversityFonds Wetenschappelijk OnderzoekQueensland University of TechnologyOld Dominion UniversityDrexel UniversityGeorge Washington University
Mots-clésEngineering ethicsPlasma medicineField (mathematics)Perspective (graphical)NanotechnologyComputer scienceAtmospheric-pressure plasmaEngineeringPhysicsPlasmaArtificial intelligenceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasma, the fourth and most pervasive state of matter in the visible universe, is a fascinating medium that is connected to the beginning of our universe itself. Man-made plasmas are at the core of many technological advances that include the fabrication of semiconductor devices, which enabled the modern computer and communication revolutions. The introduction of low temperature, atmospheric pressure plasmas to the biomedical field has ushered a new revolution in the healthcare arena that promises to introduce plasma-based therapies to combat some thorny and long-standing medical challenges. This article presents an overview of where research is at today and discusses innovative concepts and approaches to overcome present challenges and take the field to the next level. It is written by a team of experts who took an in-depth look at the various applications of plasma in hygiene, decontamination, and medicine, made critical analysis, and proposed ideas and concepts that should help the research community focus their efforts on clear and practical steps necessary to keep the field advancing for decades to come.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,297 · 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
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

Citations153
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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