Decision Process for Comparison of Partial and Complete XANES Spectra
Notice bibliographique
Résumé
If the range of XANES spectra varies between sets of scans, it may be impossible to compare sets of spectra unless a restricted part of the spectra is used. The paper derives a decision process for comparison of partial and complete XANES spectra, taking lead as an example. Lead L3‐edge XANES spectra were collected at the Australian National Beamline Facility (BL‐20B) Photon Factory, Tsukuba, Japan over the energy range 13,000–13,150 eV (ring conditions: 2.5 GeV, 300–400 mA). The monochromator step size was reduced to 0.25 eV per step in the XANES region (13,000–13,100 eV and 13,040–13,100 eV) to collect high‐resolution spectra. XANES data for samples and model compounds were collected at ambient temperature and pressure in fluorescence, using simultaneous collection of a Pb metal reference foil for energy calibration (first derivative peak of elemental Pb was 13,050 eV). XANES spectra were fitted using spectral deconvolution and least‐squares linear combination fitting (LCF). Detailed XANES results with LCF approach over various energy ranges are illustrated and discussed and show the applicability of the decision‐making procedure to compare sets of spectra.
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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 | 0,038 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».