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Enregistrement W1556298428 · doi:10.1109/cpem.1994.333243

A computer-controlled current-comparator-based load loss standard for calibrating high-voltage power measurement systems

2002· article· en· W1556298428 sur OpenAlexaff
E. So, P. N. Miljanic, D. Angelo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Electrical Measurement Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparatorIntegratorVoltageAmplifierPower factorElectrical engineeringAC powerPower (physics)TransconductanceHigh voltageComputer scienceElectronic engineeringControl theory (sociology)EngineeringPhysicsCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A computer-controlled load loss standard, based on the current-comparator technique, for calibrating high-voltage power measurement systems is described. Measurements can be made at any power factor from zero lag through unity to zero lead, positive or negative power, at voltages up to 100 kV, currents up to 1000 A, and 50 or 60 Hz. The load loss standard features current-comparator-based components including a high-voltage active divider, a unity-gain integrator for producing an accurate and stable reactive component, a high-current transconductance amplifier with the ability to provide a highly accurate current to a circuit that is operated at high voltage, and a computer for control and data reduction. The load loss standard has accuracies of better than 500 ppm in magnitude and 20 ppm in phase.>

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,011

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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