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Enregistrement W4383534011 · doi:10.1063/5.0162416

Editorial: Multiphase flow in energy studies and applications—A special issue for MTCUE-2022

2023· editorial· en· W4383534011 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiphase flowPhysicsRenewable energyCombustionFossil fuelEnergy transformationBiochemical engineeringMechanicsEngineeringThermodynamicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Establishing a clean, low-carbon, and efficient energy system is paramount for the sustainable development of industries and human society. Multiphase flows are encountered extensively in various energy applications, including transportation, conversion, and utilization of fossil, renewable, hydrogen, and nuclear energies. These flows encompass a wide range of phenomena, such as fluid flow, heat and mass transfer, combustion, and chemical reactions. However, multiphase flows are highly intricate due to the coexistence of multiple phases, states, and components, as well as the interactions among them that occur across diverse spatiotemporal scales. Consequently, both academia and industry face significant challenges in comprehending and harnessing multiphase flows. Thus, establishing connections between basic research and industrial applications in the field of multiphase flows is fundamental and indispensable for advancements in energy science and technologies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0150,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,024

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,256 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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