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Enregistrement W1973324204 · doi:10.1121/1.4780272

Calculation of uncertainty in calibration of microphones by the pressure reciprocity technique

2003· article· en· W1973324204 sur OpenAlexaff
Peter Hanes, Lixue Wu, Won‐Suk Ohm, George S. K. Wong

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Measurement and Uncertainty Evaluation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReciprocity (cultural anthropology)Sensitivity (control systems)CalibrationAcousticsMeasurement uncertaintyElectrical impedanceRealization (probability)Computer scienceTransfer functionInput impedanceUncertainty analysisElectronic engineeringPhysicsMathematicsSimulationElectrical engineeringEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the primary level, acoustical measurement standards are realized through calibration of the sensitivity level of Laboratory Standard microphones by the reciprocity technique. The technique is described in International Standard IEC 61094-2, which allows for various implementations of the measurement method. The pressure sensitivity levels of a set of three microphones are determined from the electrical and acoustical transfer impedances of pairs of the microphones. The transfer impedances in turn depend on the design and performance of the measurement apparatus, the dimensions and acoustical properties of the microphones and the cavity that acts as an acoustical coupler between the microphones, and the prevailing environmental conditions. The uncertainty in the pressure sensitivity level depends on the uncertainties in these input quantities and on how the sensitivity level varies with changes in the input quantities. The ISO/IEC Guide Express: 1995 Guide to the Expression of Uncertainties in Measurement provides internationally agreed models and guidance for evaluating the expanded uncertainty of a measurement. The uncertainty model, the nature of the input variables, and the steps involved in the calculation of the expanded uncertainty are described for the realization of a particular implementation of the reciprocity technique.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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