MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7140438397 · doi:10.1333/s00897202896a

One-Dimensional Cluster Analysis and its Application to Chemistry

2020· article· en· W7140438397 sur OpenAlexaff
Cory C. Pye

Notice bibliographique

RevueThe Chemical Educator · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMolecular Spectroscopy and Structure
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCluster (spacecraft)Spectral lineNMR spectra databaseCluster analysisQuantum numberQuantum chemistrySpectrum (functional analysis)Microwave

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clustering of data is often observed in spectroscopy. The notion of clustering is made mathematically rigorous by first fixing the number of clusters, defining the cluster average, and then minimizing the sum of squared deviations between the data and the cluster average to calculate the error. By analyzing some model data, criteria for identifying the best number of clusters to use are identified that correspond to intuitive notions. These are then applied to the proton NMR spectra of ethyl ethanoate, the IR spectrum of carbon dioxide, and the microwave spectra of CsI, CsBr, RbI, RbBr, and KI. For the NMR and IR spectra presented, the primary features are identified. For the microwave spectra presented, the cluster analysis (usually) allows for assignment of the rotational and vibrational quantum numbers of the transitions, to separate isotopologues, and to identify a putative printing error.

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)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Chemical EducatorMême sujetMolecular Spectroscopy and StructureTravaux en français237 207