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Enregistrement W4380627218 · doi:10.1002/cjce.25013

A retrospective look at developments in size exclusion chromatography from the early Hamielec research era to the present day

2023· article· en· W4380627218 sur OpenAlexaffvenue
Neil T. McManus

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGel permeation chromatographySize-exclusion chromatographyDetectorWork (physics)Computer sciencePolymerEngineeringChemistryMechanical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract At the start of Archie Hamielec's research career, size exclusion chromatography (SEC) (including gel permeation chromatography [GPC]) was in its infancy as an analytical and preparative laboratory technique in polymer science and engineering. As described below, Archie Hamielec saw its potential early in his academic career and was among the group of pioneers who took it from a developing technique to what it is now. His group's work was instrumental in improving the understanding of the mechanism of separation in SEC and setting up best procedures for sample handling. In addition, much work was done to assess detectors to improve data collection and to obtain consistent/reliable measurements. Importantly, he established it as a key method for obtaining molecular size information to support research in polymer reaction engineering. Nowadays we take it for granted that we can use SEC to obtain molecular weight data rapidly and reliably with user‐friendly computer‐aided analyses. This ease of routine practicality stems from the base that the early researchers built. Although now it is a well‐developed (almost ‘black box’) method there are still areas of novel interest into analysis of complex polymer samples. This has led to modern developments forging ahead in expanding the applicability of SEC as an analytical technique with the exploitation of multi‐detector systems and novel detectors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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