Common Pitfalls of Catalysis Manuscripts Submitted to Chemistry of Materials
Notice bibliographique
Résumé
Many science and engineering journals focus on catalysis research, sometimes with “Catalysis” contained within the name of the journal. Chemistry of Materials also covers aspects of catalysis, as stated in its Scope Statement: “Among the areas of interest are inorganic and organic solid-state chemistry, composite materials, nanomaterials, biomaterials, thin films and polymers, especially when focused on the creation or innovative development of materials with novel and potentially useful optical, electrical, magnetic, catalytic, or mechanical properties”. Importantly, this statement emphasizes a focus on materials with innovative and potentially useful catalytic properties, not the catalytic reaction itself. As such, many authors of catalysis-relevant manuscripts submitted to Chemistry of Materials would not regard themselves as strongly affiliated with the core catalysis community as much as other chemistry subdisciplines. Consequently, these authors may not be familiar with the reporting standards in catalysis research, or they may not have experienced common pitfalls related to reporting catalytic properties of materials. Chemistry of Materials does not expect the same level of detail and depth when reporting catalytic data as journals that specialize in catalysis. There are some basic tenets authors should consider when submitting catalysis-relevant manuscripts to Chemistry of Materials, however, as failing to do so will likely lead to rejection, or at least a request for modification before further consideration of the manuscript. Some frequent issues experienced by the journal editors are addressed below, in brief, as guidance to authors for improving the quality of their manuscripts and the chances for a smoother review process.
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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 | 0,190 | 0,392 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,013 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».