MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392598304 · doi:10.26434/chemrxiv-2024-m15pr

Kinalite   A User-Friendly Online Tool for AutomatedVariable Time Normalization Analysis (VTNA)

2024· preprint· en· W4392598304 sur OpenAlexafffund
Finn Bork, Sean Clark, Peter Burland, David Sale, Jason E. Hein

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTime Series Analysis and Forecasting
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésNormalization (sociology)Variable (mathematics)Computer scienceUser FriendlyArtificial intelligenceMathematicsOperating systemSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce Kinalite, an innovative automation software designed to streamline kinetic analysis in chemical research. This tool utilizes concentration versus time profiles to conduct Variable Time Normalization Analysis (VTNA), effectively bypassing the trial-and-error approach and minimizing biases common in manual VTNA applications. Kinalite delivers a graphical representation of optimally aligned reaction curves, and the precise calculation of reaction orders for specified reagents. Uniquely, it provides an option to quantify the accuracy of VTNA results. Kinalite's user-friendly interface is accessible as an interactive website at https://kinalite.heinlab.com and as a GitLab repository, supporting real-time analytical capabilities. It is tailored to serve a wide spectrum of researchers, offering enhanced efficiency and accuracy in kinetic studies. Kinalite represents a significant advancement in the field, enabling deeper insights and optimizations in various chemical 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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemRxivMême sujetTime Series Analysis and ForecastingTravaux en français237 207