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Enregistrement W2006324050 · doi:10.1017/s0885715612000036

Development of a quantification method for quartz in various bulk materials by X-ray diffraction and the Rietveld method

2012· article· en· W2006324050 sur OpenAlexaff
Joannie Martin, Martin Beauparlant, Jacques Lesage, Huu Van Tra

Notice bibliographique

RevuePowder Diffraction · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueX-ray Diffraction in Crystallography
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRietveld refinementX-rayMaterials sciencePowder diffractionDiffractionQuartzX-ray crystallographySample (material)CrystallographyCrystal structureChemistryChromatographyPhysicsOpticsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crystalline silica is known for its health hazards, and since 1997 has been listed as Group 1, Carcinogenic to Humans, by the International Agency for Research on Cancer. This issue is particularly important in the industrial environment, and there is still no method that allows quantification of the different polymorphs of crystalline silica. Many analytical methods have been proposed, and the major problem in almost all cases is attributable to the very large variety of matrixes encountered. This study evaluates the potential of X-ray diffraction techniques and an automated Rietveld analysis in order to overcome this problem and to adapt the quantitative analysis of quartz, the most prevalent crystalline silica polymorph, to routine analysis in the health and safety environment. Matrix simulations are done and many parameters are optimized. Sample preparation, the acquisition program, pattern treatment, and Rietveld refinement are evaluated, and a general procedure is determined. Automation of Rietveld refinement leads to a significant reduction in analysis time, but cannot be applied to every type of sample.

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)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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