MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387859577 · doi:10.1021/acsengineeringau.3c00023

Vision 2050: Reaction Engineering Roadmap

2023· article· en· W4387859577 sur OpenAlexaff
Praveen Bollini, Moiz Diwan, Pankaj Kumar Gautam, Ryan L. Hartman, Daniel A. Hickman, Martin D. Johnson, Motoaki Kawase, Matthew Neurock, Gregory S. Patience, Alan L. Stottlemyer, Dionisios G. Vlachos, Benjamin A. Wilhite

Notice bibliographique

RevueACS Engineering Au · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Chemical reaction engineeringSpeciality chemicalsScale (ratio)Field (mathematics)Engineering managementManagement scienceComputer scienceBiochemical engineeringSystems engineeringRisk analysis (engineering)EngineeringChemistryBusinessCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: This perspective provides the collective opinions of a dozen chemical reaction engineers from academia and industry. In this sequel to the “Vision 2020: Reaction Engineering Roadmap,” published in 2001, we provide our opinions about the field of reaction engineering by addressing the current situation, identifying barriers to progress, and recommending research directions in the context of four industry sectors (basic chemicals, specialty chemicals, pharmaceuticals, and polymers) and five technology areas (reactor system selection, design and scale-up, chemical mechanism development and property estimation, catalysis, nonstandard reactor types, and electrochemical systems). Our collective input in this report includes numerous recommendations regarding research needs in the field of reaction engineering in the coming decades, including guidance for prioritizing efforts in workforce development, measurement science, and computational methods. We see important roles for reaction engineers in the plastics circularity challenge, decarbonization of processes, electrification of chemical reactors, conversion of batch processes to continuous processes, and development of intensified, dynamic reaction processes.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0110,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,022

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations33
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS Engineering AuMême sujetInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques InnovationTravaux en français237 207