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Enregistrement W2073315080 · doi:10.1088/0026-1394/40/1/311

A bilateral comparison of spectral responsivity measurements in the spectral range 250 nm to 1800 nm between the NIST (USA) and the NRC (Canada)

2003· article· en· W2073315080 sur OpenAlexaffabout
Louis‐Philippe Boivin, Sally S. Bruce

Notice bibliographique

RevueMetrologia · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCalibration and Measurement Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNISTGermaniumMaterials scienceInternational Temperature Scale of 1990OpticsSemiconductor detectorDetectorSiliconCalibrationOptoelectronicsPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This intercomparison of spectral responsivity between the National Institute of Standards and Technology (NIST) in the United States and the National Research Council (NRC) of Canada was carried out to test the level of agreement between the two laboratories for routine detector calibrations and also to support the uncertainties quoted by NIST and NRC in appendix C of the Mutual Recognition Arrangement (MRA) drawn up by the International Committee of Weights and Measures (CIPM). The comparison was carried out in two stages: 250 nm to 1100 nm using three silicon (Si) photodiodes, then 700 nm to 1800 nm using two germanium (Ge) and two indium gallium arsenide (InGaAs) detectors. This paper describes briefly the derivation of the spectral responsivity scales, measurement procedures and apparatus used for each laboratory. The results of the intercomparison are presented. In the spectral ranges from 250 nm to 1000 nm for silicon and 750 nm to 1700 nm for germanium and InGaAs, the agreement between the two laboratories is well within the combined uncertainties. In particular, in the 450 nm to 1000 nm spectral range, the agreement is better than ±0.2%. In the 900 nm to 1600 nm spectral range, the agreement is typically ±0.5%. Consequently, the results of this intercomparison are shown to support the uncertainties claimed by NIST and NRC in their routine calibrations, and in their appendix C entries of the MRA.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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