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Enregistrement W4410091570 · doi:10.1016/j.matt.2025.102140

CoRE MOF DB: A curated experimental metal-organic framework database with machine-learned properties for integrated material-process screening

2025· article· en· W4410091570 sur OpenAlexafffund
Guobin Zhao, Logan M. Brabson, Saumil Chheda, Ju Huang, Haewon Kim, K. Liu, K. Mochida, Thang D. Pham, Prerna, Gianmarco Terrones, Sunghyun Yoon, Lionel Zoubritzky, François‐Xavier Coudert, Maciej Harańczyk, Heather J. Kulik, Seyed Mohamad Moosavi, David S. Sholl, J. Ilja Siepmann, Randall Q. Snurr, Yongchul G. Chung

Notice bibliographique

RevueMatter · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEnergy Frontier Research CentersNational Research Council CanadaOak Ridge National LaboratoryAbdul Latif Jameel Water and Food Systems Lab, Massachusetts Institute of TechnologyOffice of ScienceMinnesota Supercomputing Institute, University of MinnesotaBasic Energy SciencesGrand Équipement National De Calcul IntensifKorea Institute of Science and Technology InformationU.S. Department of EnergyEuropean CommissionComunidad de MadridAgence Nationale de la RechercheMetaMitacsNational Research Foundation of Korea
Mots-clésCore (optical fiber)Process (computing)DatabaseComputer scienceMetal-organic frameworkMaterials scienceChemistryOperating systemTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,008

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations75
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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