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Enregistrement W4320857191 · doi:10.1039/d2lc00020b

Lab on a chip for a low-carbon future

2023· review· en· W4320857191 sur OpenAlexafffund
Sujit S. Datta, Ilenia Battiato, Martin A. Fernø, Rubén Juanes, Shima Parsa, Valentina Prigiobbe, Enric Santanach‐Carreras, Wen Song, Sibani Lisa Biswal, David Sinton

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOffice of Energy EfficiencyGeothermal Technologies OfficeDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsDivision of Materials ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science FoundationAmerican Chemical Society Petroleum Research FundOffice of ScienceNorges ForskningsrådCanada Research ChairsNew Jersey Water Resources Research InstituteUniversity of Texas at AustinU.S. Department of EnergyOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyWater Resources Research Institute, North Carolina State University
Mots-clésCarbon fibersChipCarbon sequestrationExtraction (chemistry)Environmental remediationBioenergyGeothermal gradientFiltration (mathematics)Waste managementEnvironmental scienceLab-on-a-chipProcess engineeringNanotechnologyEngineeringChemistryComputer scienceMaterials scienceBiofuelCarbon dioxideTelecommunicationsPhysicsChromatographyEcologyContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transitioning our society to a sustainable future, with low or net-zero carbon emissions to the atmosphere, will require a wide-spread transformation of energy and environmental technologies. In this perspective article, we describe how lab-on-a-chip (LoC) systems can help address this challenge by providing insight into the fundamental physical and geochemical processes underlying new technologies critical to this transition, and developing the new processes and materials required. We focus on six areas: (I) subsurface carbon sequestration, (II) subsurface hydrogen storage, (III) geothermal energy extraction, (IV) bioenergy, (V) recovering critical materials, and (VI) water filtration and remediation. We hope to engage the LoC community in the many opportunities within the transition ahead, and highlight the potential of LoC approaches to the broader community of researchers, industry experts, and policy makers working toward a low-carbon future.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,007

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,281 · 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
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

Citations39
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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