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Enregistrement W2062058013 · doi:10.1111/php.12356

Inspection of Feasible Calibration Conditions for <scp>UV</scp> Radiometer Detectors with the <scp>KI</scp>/<scp>KIO</scp><sub>3</sub> Actinometer

2014· article· en· W2062058013 sur OpenAlexaff
Zhimin Qiang, Wentao Li, Mengkai Li, James R. Bolton, Jiuhui Qu

Notice bibliographique

RevuePhotochemistry and Photobiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCalibration and Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésActinometerRadiometerDetectorCalibrationChemistryOpticsPhysicsPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UV radiometers are widely employed for irradiance measurements, but their periodical calibrations not only induce an extra cost but also are time-consuming. In this study, the KI/KIO3 actinometer was applied to calibrate UV radiometer detectors at 254 nm with a quasi-collimated beam apparatus equipped with a low-pressure UV lamp, and feasible calibration conditions were identified. Results indicate that a washer constraining the UV light was indispensable, while the size (10 or 50 mL) of a beaker containing the actinometer solution had little influence when a proper washer was used. The absorption or reflection of UV light by the internal beaker wall led to an underestimation or overestimation of the irradiance determined by the KI/KIO3 actinometer, respectively. The proper range of the washer internal diameter could be obtained via mathematical analysis. A radiometer with a longer service time showed a greater calibration factor. To minimize the interference from the inner wall reflection of the collimating tube, calibrations should be conducted at positions far enough away from the tube bottom. This study demonstrates that after the feasible calibration conditions are identified, the KI/KIO3 actinometer can be applied readily to calibrate UV radiometer detectors at 254 nm.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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
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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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