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Enregistrement W4308030086 · doi:10.1021/acssuschemeng.2c03829

Helping Incorporate Safe and Sustainability into Materials Research: A Checklist Tool Designed for Early Career Researchers

2022· article· en· W4308030086 sur OpenAlexaff
Aude Béchu, Krittika Mittal, Ke Xu, Rana Yekani, George P. Demopoulos, Audrey Moores, Niladri Basu

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemistry and Chemical Engineering
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre in Green Chemistry and Catalysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistSustainabilityQuality (philosophy)Engineering ethicsSet (abstract data type)Scale (ratio)PsychologyManagement scienceKnowledge managementProcess managementBusinessEngineeringComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemicals and materials with essential and functional uses are central to economic and social well-being. However, the development and application of such items may be challenged when sustainability factors are considered. These are further challenged by disciplinary gaps and concerns over reproducible and responsible research. Here, we detail a checklist for early career researchers on how "to do" research on chemicals, materials, processes, and products in a manner that is safe and sustainable by design. The checklist contains 20 items that are organized into five interconnected sections: (1) think broad and big, (2) set a clear research foundation, (3) focus on quality and reproducibility, (4) flag safe and sustainability issues, and (5) communicate, listen, and learn. Each item can be self-scored on 0–3 scale. This checklist is meant to be a fast tool to help researchers better "think and do" things so that outcomes and outputs may help address societal grand challenges.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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