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Enregistrement W4385586895 · doi:10.17756/nwj.2023-suppl1

9th Nanotech & Nanomaterials Research Conference (Nano Rome 2023)

2023· article· en· W4385586895 sur OpenAlexaff
Liqiu Wang, Shinji Takeoka, Todd D. Giorgio, Sydney Henriques, Ori Z. Chalom, Evan B. Glass, Sohini Roy, Abigail Man- Ning, Laura C. Kennedy, Young Jae Kim, Fiona E. Yull, Yiyuan Zhang, Zhandong Huang, Zheren Cai, Yuqing Ye, Zheng Li, Feifei Qin, Junfeng Xiao, Dongxing Zhang, Qiuquan Guo, Yanlin Song, Jun Yang, Naoki Komatsu, Jason Thomas Duskey, Ilaria Ottonelli, Giovanni Tosi, Barbara Ruozi, Maria Angela Vandelli, Annj Zamuner, Elena Zeni, Leonardo Cassari, Giovanna Iucci, Antonio Gloria, Francesca Ravanetti, An- Tonio Cacchioli, Gabriella D’Auria, Lucia Falcigno, Paola Brun, Monica Dettin, Haider Butt, Muhammrd Hisham, Ahmed E. Salih, Sara Cerra, Tommaso Salamone, Martina Mercurio, Hajareh Farid, Beatrice Haghighi, Carla Pennacchi, Ilaria Sappino

Notice bibliographique

RevueNanoWorld Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanotechnology research and applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesColegiul Consultativ pentru Cercetare-Dezvoltare şi InovareUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiMinisterul Cercetării, Inovării şi Digitalizării
Mots-clésNanomaterialsNano-NanotechnologyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liqiu Wang Droplets of nano-/subnano-liter are useful in a wide range of applications, particularly when their size is uniform and controllable. Examples include biochemistry, biomedical engineering, food industry, pharmaceuticals, and material sciences.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,270 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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