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Enregistrement W2085392039 · doi:10.1088/0957-0233/21/6/065104

Effects of pressurization procedures on calibration results for precise pressure transducers

2010· article· en· W2085392039 sur OpenAlexfundno aff
Hiroaki Kajikawa, Tokihiko Kobata

Notice bibliographique

RevueMeasurement Science and Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Measurement and Uncertainty Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésCabin pressurizationCalibrationPressure measurementPressure sensorInterval (graph theory)TransducerMaterials scienceEnvironmental scienceAcousticsMathematicsEngineeringPhysicsMechanical engineeringStatisticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The output of electromechanical pressure gauges depends on not only the currently applied pressure, but also the pressurization history. Thus, the calibration results of gauges are affected by the pressurization procedure. In this paper, among several important factors influencing the results, we report the effects of the interval between the calibration cycles and the effects of the preliminary pressurizations. In order to quantitatively evaluate these effects, we developed a fully automated system that uses a pressure balance to calibrate pressure gauges. Subsequently, gauges containing quartz Bourdon-type pressure transducers were calibrated in a stepwise manner for pressures between 10 MPa and 100 MPa. The typical standard deviation of the data over three cycles was reduced to a few parts per million (ppm). The interval between the calibration cycles, which ranges from zero to more than 12 h, exerts a strong influence on the results in the process of increasing the pressure, where at 10 MPa the maximum difference between the results was approximately 40 ppm. The preliminary pressurization immediately before the calibration cycle reduces the effects of the interval on the results in certain cases. However, in turn, the influence of the waiting time between the preliminary pressurization and the main calibration cycle becomes strong. In the present paper, we outline several possible measures for obtaining calibration results with high reproducibility.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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