Notice bibliographique
Résumé
Throughout my travels worldwide, studying and working at various universities and on different continents, including Europe, North America, Africa, and Asia, and teaching multiple organic chemistry subjects at the higher education level, I dreamed of compiling my organic chemistry insights into a single short textbook.It is a book that stands out among the hundreds of other organic chemistry books by being succinct, easy to read, and to the point.The book Organic Chemistry: 25 Must-Know Classes of Organic Compounds partially meets that dream.The book begins by discussing several functional groups in organic chemistry, followed by structure and bonding concepts.The book then goes on to introduce the 25 most important classes of organic compounds.These include alkanes, alkenes, dienes, alkynes, cycloalkanes, cycloalkenes, haloalkanes, aromatic hydrocarbons, aryl halides, phenols, alcohols, thiols, ethers, sulfides, heterocyclic compounds containing N, O, and S, aldehydes, ketones, carboxylic acids, carboxylic esters, acid anhydrides, acid halides, amino acids, fatty acids, nitriles, and organic polymers.The book delves further into topics and concepts of stereochemistry and also discusses the most wellknown organic reactions in a simple, concise, and straightforward manner while still fulfilling the learner's intellect.I hope that chemists, academics, and students enjoy reading this book.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,511 | 0,366 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».