MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2128933705 · doi:10.1149/05836.0049ecst

Sensitivity Analysis of Impedance Characteristics of a Laminar Flow-Based Fuel Cell

2014· article· en· W2128933705 sur OpenAlexaff
Seyed Mohammad Rezaei Niya, Paul Barry, Mina Hoorfar

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical impedanceLaminar flowDielectric spectroscopyVoltageSensitivity (control systems)Materials scienceOutput impedanceCurrent (fluid)Electronic circuitAnalytical Chemistry (journal)MechanicsElectrical engineeringChemistryElectronic engineeringElectrochemistryEngineeringPhysicsElectrodeChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sensitivity of the impedance characteristics of a laminar flow-based fuel cell (LFFC) to the changes of the voltage, current and fuel concentration is analyzed using the electrochemical impedance spectroscopy (EIS) method. The impedance of the cell measured at different fuel concentrations and voltages is modeled using equivalent circuits. A t-test is performed on the values of the elements of the equivalent circuits estimated in successive voltages and fuel concentrations. As a result, intervals for the voltage, current and fuel concentration are identified in which the changes in the impedance characteristics of the cell cannot be distinguished statistically. These intervals, referred to as indifference intervals, show that the impedance characteristics of the cell is most sensitive to the changes in the voltage and current in the moderate frequency domains and least sensitive to the changes in the fuel concentration in the low frequency domains.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS TransactionsMême sujetElectrochemical Analysis and ApplicationsTravaux en français237 207