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Enregistrement W2051116167 · doi:10.1260/026309208785844176

The Use of Multiple Resolution Cross-Correlations to Align Simultaneously Collected Whole-Body Vibration Data

2008· article· en· W2051116167 sur OpenAlexaff
Robert J. Jack, Michele Oliver, R.D. Dony, James P. Dickey

Notice bibliographique

RevueJournal of low frequency noise, vibration and active control · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChassisComputer scienceSet (abstract data type)Field (mathematics)Whole body vibrationVibrationData setResolution (logic)SimulationStatisticsData miningEngineeringMathematicsAcousticsStructural engineeringArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multiple resolution cross-correlation (MRXcorr) procedure was created to align 6-degree-of-freedom (DOF) whole-body vibration (WBV) data time histories collected at the operator/set interface (OSI) and chassis of mobile forestry machinery. Three validation tests were conducted to substantiate the use of the MRXcorr. The results of these validation tests indicate that the MRXcorr can accurately determine the phase shift between two identical 6-DOF data time histories, as well as the phase shift between the 6-DOF chassis and simulated 6-DOF OSI data time histories for forestry skidders. The MRXcorr was also found to align actual field 6-DOF WBV data sets collected on the OSI and chassis of three forestry skidders better than a cross-correlation utilizing the entire length of the data time histories with r 2 -values from regression analyses between the two time histories being greater when those time histories were aligned with the MRXcorr 83.6% of the time.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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