Statistical Method for Determining the Levelness Parameters of Different Coloured Polymeric Fabrics
Notice bibliographique
Résumé
In this research work an objective method for evaluating the levelness (L) of coloured textile materials by spectrophotometric measurements is reported. Colour levelness is actually a description of the uniformity of colour shade in different places of the fabric. Thus, we use three different fabrics namely, wool, polyester and wool/polyester blend (65/35%), firstly these fabrics are treated with different uv/ozone exposure times continued for one hour exposure, followed by dyeing separately with three different dye classes; reactive, direct and acid. The colour strength (K/S) and colour difference ?E after exposing of the treated dyed samples to artificial day light are measured spectrophoto-metrically. The results of these measurements are statistically correlated with the levelness (L), relative standard deviation Sr (?), and the unlevelness (U). The obtained results showed that the dyeability, L parameter, U parameter and ?E values are greatly depend on the dye class used, fabric nature, and type of treatment applied. Where as these parameters reflect the effect of homogeneity of dye distribution on the fabric which decreases the colour fading of the dyed samples under test. Where uv/ozone exposure leads to the increase in the amorphousity of the exposed samples especially at the end of exposure leading to an increase in the exhaustion and diffusion of the dye inside the fabric pores besides, to its effect on districting the dye accumulation and hence increases the levelness of dyeing.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».