Notice bibliographique
Résumé
A nonlinear model for the x-ray linear attenuation coefficient μ is employed for dual energy x-ray analysis (DEXA). Nonlinear simultaneous equations formed by μ and energy dependent model parameters are solved for the electron density N(e) and fourth compositional ratio R(4) which has the same 'units' as the atomic number. Computed tomography data was acquired at 20-35 keV using bending magnet synchrotron radiation, a double crystal monochromator, a rotation stage and an area detector. Test objects contained liquid samples as mixtures of ethanol, water and salt solutions with known density and composition. Various noise sources are identified and give μ uncertainties of 1-2%. A fan beam geometry allowed the detection of forward scattered radiation with measured μ being 6% lower than expectations for a narrow beam. Energy dependent model parameters were obtained by solving linear simultaneous equations formed by μ and material parameters based upon N(e) and R(4). DEXA accuracy was studied as a function of photon energy and sample composition. Propagation of errors analysis identifies the importance of the fractional compositional cross-products whose difference at the two beam energies should exceed 0.1, requiring 10 keV or more separation. For a reasonable approximation for the adjustable model parameters, the mean difference between the DEXA solution and true values (ΔN(e), ΔR(4)) are (1.0%, 0.5%) for soft tissue and (1.5%, 0.8%) for bone like samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».