MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4309195529 · doi:10.1021/bk-2022-1420.pr001

Preface

2022· other· en· W4309195529 sur OpenAlexaffabout
Marion H. Emmert, Matthieu Jouffroy, David C. Leitch

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2022
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueClick Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceCitationComputer scienceWorld Wide WebHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ADVERTISEMENT RETURN TO BOOKPREVChapterNEXTPrefaceMarion H. EmmertMarion H. Emmert Process Research & Development MRL Merck & Co., Inc. Rahway, New Jersey 07065, United States More by Marion H. Emmert, Matthieu JouffroyMatthieu Jouffroy Chemical Process R&D, Discovery Process Research Janssen Pharmaceutica N.V. Turnhoutseweg 30 2340 Beerse, Belgium More by Matthieu Jouffroy, and David C. LeitchDavid C. Leitch Department of Chemistry University of Victoria Victoria, British Columbia V8P 5C2, Canada More by David C. LeitchDOI: 10.1021/bk-2022-1420.pr001 This publication is free to access through this site. Learn MorePublication Date (Web):November 15, 2022Publication History Published online15 November 2022Request reuse permissions Copyright © 2022 American Chemical Society. This publication is available under these Terms of Use. The Power of High-Throughput Experimentation: Case Studies from Drug Discovery, Drug Development, and Catalyst Discovery (Volume 2)p ixACS Symposium SeriesVol. 1420ISBN13: 9780841297555eISBN: 9780841297548Chapter Views153Citations-LEARN ABOUT THESE METRICSChapter Views are the COUNTER-compliant sum of full text article downloads since November 2008 (both PDF and HTML) across all institutions and individuals. These metrics are regularly updated to reflect usage leading up to the last few days.Citations are the number of other articles citing this article, calculated by Crossref and updated daily. Find more information about Crossref citation counts. Share Add toView InAdd Full Text with ReferenceAdd Description ExportRISCitationCitation and abstractCitation and referencesMore Options Share onFacebookTwitterWechatLinked InRedditEmail PDF (1 MB) Get e-Alerts

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1330,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS symposium seriesMême sujetClick Chemistry and ApplicationsTravaux en français237 207