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Enregistrement W178928991

Malus's law of light polarization using a Computer-Based Laboratory

2009· article· en· W178928991 sur OpenAlexaff
Djlali Amrani, P. Paradis

Notice bibliographique

RevueLatin American journal of physics education · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Societies in the 21st Century
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPolarizerOpticsPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

espanolSe utilizo un arreglo experimental basado en un sistema de adquisicion de datos controlados por computadora para medir la intensidad de la luz transmitida a traves de dos polarizadores y el angulo, �AE, de los ejes de los polarizadores. La instalacion se propuso a estudiantes de fisica para hacer practicas reales en donde se muestra la adquisicion de datos experimentales en tiempo real que facilitan el analisis y la interpretacion de resultados. Los excelentes resultados cuantitativos y cualitativos son reportados y se comparan con la teoria exacta de la ley de Malus. La pendiente de la traza de datos de la intensidad de la luz contra el cos2�AE posee una incertidumbre en el 0,8% de la unidad. EnglishAn experimental arrangement based on computer-controlled data acquisition system was used to measure the light intensity transmitted through two polarizers and the angle, e, of the axes of the polarizers. The setup was proposed to physics undergraduate students to do real hands-on experiment where real-time display of the experimental data facilitates the analysis and interpretation of the results. The excellent quantitative and qualitative results are reported and compared with the exact theory of Malus's law. The slope of the plotted data of light intensity versus cos2e has an uncertainty within 0.8% of unity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,296 · 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
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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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