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Enregistrement W4402548660 · doi:10.1093/nsr/nwae327

Electron spins from a molecular perspective: an interview with Song Gao

2024· article· en· W4402548660 sur OpenAlexaff
Shang‐Da Jiang, Zhu He

Notice bibliographique

RevueNational Science Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensSR Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)SpinsPhysicsPsychologyCondensed matter physicsArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Spin chemistry has emerged as an interdisciplinary field that focuses on electron spins in molecules and related applications in physics, chemistry, biology, materials science and information science. It will play a crucial role in technological innovations. The chemistry of spins is deeply related to the essence of chemical bonds, chemical catalysis, enzyme catalysis, optical and electromagnetic properties, quantum computation and quantum precision measurements. The related research is intersectional, cutting-edge and has a wide range of application prospects. National Science Review (NSR) recently interviewed Prof. Song Gao to discuss spin chemistry. Prof. Gao is a renowned inorganic chemist and an academician of Chinese Academy of Sciences. He is the president of Sun Yat-sen University and the founder of the Spin-X Institute of South China University of Technology. He is recognized as a leader in coordination chemistry and molecular magnetism, and has strong academic influence. Since 2008, he has served on the International Advisory Committee of International Conference on Molecule-Based Magnets, and organized and chaired its 2010 conference. Prof. Gao's primary research topics include molecular nanomagnets; the relationship between geometric structures, electronic structures and magnetism of molecules; and the spin states and reactivity of molecules.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0110,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,367 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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