IUPAC Announces the 2024 Top Ten Emerging Technologies in Chemistry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract IUPAC has released the 2024 Top Ten Emerging Technologies in Chemistry. The goal of this initiative is to showcase the transformative value of chemistry and to inform the general public about the potential of chemical sciences to foster the well-being of Society and the sustainability of our planet. The Jury The following comprised the panel of judges for the 2024 Top Ten Emerging Technologies in Chemistry: Chair, Michael Droescher, (German Association for the Advancement of Science and Medicine), Jorge Alegre-Cebollada (Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares, Spain), Mamia El-Rhazi, (Université Hassan II de Casablanca, Mohammedia, Morocco), Ehud Keinan (Technion, Israel), Javier García Martínez (Universidad de Alicante, Spain), Rai Kookana (CSIRO Land & Water, Australia), Juliane Sempionatto (Caltech, USA), Molly Shoichet (University of Toronto, Canada), Zhigang Shuai (Tsinghua University, China), Natalia P. Tarasova (D. I. Mendeleev University of Chemical Technology, Russia), Kira Welter (Wiley-VCH, Germany), and Bernard West (Life Sciences Ontario, Canada) —an international panel of scientists with a varied and broad range of expertise- reviewed and discussed the diverse pool of nominations of emerging technologies submitted by researchers from around the globe and selected the final top ten, covering a range of fields from synthesis and polymer chemistry to health and machine learning. These technologies are defined as transformative innovations in between a discovery and a fully-commercialized technology, having outstanding potential to open new opportunities in chemistry, sustainability, and beyond.
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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 | 0,048 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,028 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,032 |
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 ».