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Enregistrement W4367555119 · doi:10.3389/fmars.2023.1175270

Transitioning towards environmentally benign marine antifouling coatings

2023· article· en· W4367555119 sur OpenAlexafffund
Andrew Carrier, Megan Carve, Jeff Shimeta, T.R. Walker, Xu Zhang, Ken D. Oakes, Kshitij C. Jha, Tim Charlton, Martina H. Stenzel

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine Biology and Environmental Chemistry
Établissements canadiensDalhousie UniversityCape Breton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationMitacsNational Research CouncilUniversity of New South WalesOcean Frontier InstituteCape Breton University
Mots-clésBiofoulingIncentiveSustainable developmentMarine industryBusinessSustainabilityEnvironmental planningMarine ecosystemEnvironmental resource managementEcosystemNatural resource economicsEnvironmental scienceEcologyEconomicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine biofouling has been an issue since antiquity whose solutions have a history of negative environmental impact. The development of environmentally sustainable solutions is paramount as society is becoming more conscious of anthropogenic impacts on the global ecosystem, particularly the global oceans. Herein we include a brief overview of common strategies in the development of sustainable marine antifouling coatings in terms of their efficacy, durability, and environmental impact. We discuss technical challenges to the development of sustainable antifouling coatings; barriers and incentives to their market uptake; and advocate the necessity of multi-stakeholder collaboration, including scientists, engineers, industry groups, and regulators, toward the development of marketable and sustainable antifouling coating solutions.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,181 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations32
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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