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Enregistrement W4393232876 · doi:10.1039/bk9781837672035-fp011

Author biographies

2024· other· en· W4393232876 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnerkemPfizer
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

He is a specialist in process engineering involving particulate systems in reactive and non-reactive environments.He is the Director of the GRTP (Group of Research on Technologies and Processes).The GRTP operates a brand-new R&D and scale-up facility at the Université de Sherbrooke and is financed by both Canadian & Quebec institutional funding and industrial partners such as Rio Tinto Iron & Titane, KWI and Soleno.From May 2008 to March 2021, he was the holder of the Pfizer Industrial Research Chair in Pharmaceutical Processes.The highly successful output of this Chair led to a continuation of this association, which is now focusing on process intensification, analytical technology development and industrial applications.He has numerous collaborations and projects at the national and international level and he served as one of the leaders in Canada's NCE Network BioFuelNet on Biorefining.He is presently the leader of the Canadian side of the project GOLD funded by Horizon 2020 and comprising 18 partners from the EU, China and Canada.He is an expert in the development of new formulations in heterogeneous catalysis as well as catalytic reactor engineering and his R&D work comprises g-lab and kg-lab test rigs and scaleup.He is a co-founder of the company Enerkem Technologies, precursor of Enerkem, a spin-off commercializing technology in the field of energy from renewable resources.He has received many academic and professional awards and he is a world-renowned researcher and technology transfer expert.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2510,131

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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