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Enregistrement W1977708500 · doi:10.1081/tma-120017890

Microscopic Observations and Ion Beam Analyses of Pigment Distribution in Painting Glazes

2003· article· en· W1977708500 sur OpenAlexaff
Lionel Simonot, Alberto Zobelli, Mady Elias, J. Salomon, J.-C. Dran

Notice bibliographique

RevueJournal of Trace and Microprobe Techniques · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Materials Analysis
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPigmentScanning electron microscopeMaterials scienceMineralogyParticle (ecology)Optical microscopeAnalytical Chemistry (journal)OpticsChemistryGeologyComposite materialChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Painting glazes, which are coloured translucent layers used in oil paintings, show evidence of pigment migration upon examination of cross sections with optical microscope and scanning electron microscope (SEM). The present work deals with the use of two complementary accelerator-based analytical techniques, Particle Induced X-ray Emission (PIXE) and Rutherford Back-scattering Spectrometry (RBS), to tentatively reveal such a phenomenon in a non destructive way on experimental glazes. These glazes were prepared by successive addition of layers of emerald green pigment dispersed in a linseed oil medium and having the same pigment content. They were then analysed by PIXE and RBS to provide respectively the bulk elemental composition and the depth distribution on the same spot. It is shown that the pigment concentration at the surface increases with the number of layers up to a saturation value, thus revealing the pigment migration toward the surface.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,254

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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