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Enregistrement W4410817686 · doi:10.1016/j.coal.2025.104814

Component identification of solid biomass fuels using reflected light microscopy: Interlaboratory study 2

2025· article· en· W4410817686 sur OpenAlexaff
Agnieszka Drobniak, María Mastalerz, Zbigniew Jelonek, Iwona Jelonek, Menandro N. Acda, Tushar Adsul, Neža Malenšek Andolšek, Lorenzo Animali, Omid H. Ardakani, Telma Ataide, Batbold Demberelsuren, Tara Congo, Bryon S. Donohoe, Olugbenga A. Ehinola, Deolinda Flores, Carolina Fonseca, Santanu Ghosh, Paula Alexandra Gonçalves, Paul C. Hackley, James C. Hower, Luvsanchultem Jargal, Michelle N. Johnston, Stavros Kalatzidis, Sławomir Kędzior, Wayne Knowles, Susheel Kumar, J. Kus, Grzegorz Lis, Kacper Lis, Bei Liu, Bangjun Liu, Qingyong Luo, Meili Du, Alessio Mencarelli, Divya Mishra, Magdalena Misz‐Kennan, Nicola Mitillo, Roksana Muzyka, Jennifer L. Nedzweckas, Jennifer M.K. O’Keefe, Silvia Omodeo-Salé, Luvsannyam Oyunjargal, J.T. Park, Richard A. Pearson, Henrik I. Petersen, Georgeta Predeanu, Ganzorig Ranjin, Julito Reyes, Joana Ribeiro, Genaro de la Rosa Rodríguez, Arka Rudra, Marcin Sajdak, Margaret M. Sanders, G. Siavalas, Piotr Sosnowski, Atul Kumar Varma, Małgorzata Wojtaszek-Kalaitzidi, M. Wolszczak, Zhanjie Xu, Alexander Zdravkov, Lei Zhao, Magdalena Zielińska, Konrad Ziemianin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Coal Geology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesUniwersytet Śląski w KatowicachNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejNarodowe Centrum NaukiSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésMicroscopyComponent (thermodynamics)Identification (biology)Solid fuelBiomass (ecology)Materials scienceMineralogyEnvironmental scienceAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistryChemistryGeologyOpticsBiologyBotanyPhysicsCombustion

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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