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Enregistrement W2130390557 · doi:10.1107/s1600577514026575

Effective beam method for element concentrations

2015· article· en· W2130390557 sur OpenAlexafffund
Thomas M. Tolhurst, Mauricio Barbi, Tim T. Tokaryk

Notice bibliographique

RevueJournal of Synchrotron Radiation · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueX-ray Spectroscopy and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensRoyal Saskatchewan MuseumUniversity of Regina
Organismes subventionnairesUniversity of ReginaCanadian Light Source
Mots-clésBeamlineSynchrotron radiationOpticsBeam (structure)CalibrationSynchrotronComputer sciencePhysicsMonochromatic colorSet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a great diversity of research being conducted at synchrotron facilities around the world and a diverse set of beamlines to accommodate this research. Time is a precious commodity at synchrotron facilities; therefore, methods that can maximize the time spent collecting data are of value. At the same time the incident radiation spectrum, necessary for some research, may not be known on a given beamline. A preliminary presentation of a method applicable to X-ray fluorescence spectrocopic analyses that overcomes the lack of information about the incident beam spectrum that addresses both of these concerns is given here. The method is equally applicable for other X-ray sources so long as local conditions are considered. It relies on replacing the polychromatic spectrum in a standard fundamental parameters analysis with a set of effective monochromatic photon beams. A beam is associated with each element and can be described by an analytical function allowing extension to elements not included in the necessary calibration measurement(s).

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,304 · 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'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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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