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Enregistrement W1947485289 · doi:10.1139/cjp-2012-0412

Reducing the experimental error in an experiment to determine the latent heat of vaporization of liquid nitrogen

2012· article· en· W1947485289 sur OpenAlexvenueno aff
Naven Chetty, Nompumlelo Basi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
Thématiquethermodynamics and calorimetric analyses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatent heatPhysicsCalorimeter (particle physics)Adiabatic processCalorimetryThermodynamicsVaporizationError barBar (unit)Observational errorStatisticsOpticsMathematicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, modifications are made to a fairly simple laboratory experiment to experimentally determine the latent heat of vaporization with a substantially lower error than those previously reported. A new experimental technique of using an asynchronous data capture method is proposed for use with an adiabatic calorimeter for measurement as it isolates the measurement vessel from changes in the surroundings affecting the measured quantity. Further modifications are made to the experiment to determine the power at each instant the rate of mass drop is measured within the measurement range to ensure the errors associated with varying power resulting from resistance fluctuations are also minimized. The asynchronous data capture method proposes the use of computer control for the entire experiment, which again reduces the error in terms of delays in human reaction time. Applying these three new techniques to the experiment enables the latent heat of [Formula: see text] to be determined experimentally and results in a substantially lower error bar attached to the final value for the latent heat of vaporization of liquid nitrogen. The value of L v = 201.2 ± 0.194 J/g differs by approximately 1% from the accepted value of 199.0 J/g (G.W.C. Kaye and T.H. Laby. Tables of physical and chemical constants, fifteenth edition. Longman, London. 1995). Sources of systematic (experimental) error are suggested and estimated for in this experiment and thus this small discrepancy is accounted for.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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