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Enregistrement W2137991607 · doi:10.1089/089426803769017668

Next Generation Pharmaceutical Impactor (A New Impactor for Pharmaceutical Inhaler Testing). Part II: Archival Calibration

2003· article· en· W2137991607 sur OpenAlexaff
Virgil A. Marple, Bernard A. Olson, Kumaragovindham Santhanakrishnan, Jolyon P. Mitchell, Sharon C. Murray, Buffy Hudson‐Curtis

Notice bibliographique

RevueJournal of Aerosol Medicine · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensTrudell Medical International (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCascade impactorCalibrationNozzleAerosolRange (aeronautics)Volumetric flow rateParticle sizeFlow (mathematics)Particle (ecology)InhalerMechanicsMaterials scienceProcess engineeringComputer scienceMechanical engineeringEngineeringMathematicsPhysicsGeologyComposite materialMedicineStatisticsMeteorologyChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new seven-stage cascade impactor, the Next Generation Pharmaceutical Impactor (NGI), has been developed for the pharmaceutical industry. A calibration following "good laboratory practice (GLP)" procedures has been performed on a specific archival NGI, deemed to be representative of all NGIs. Thus, this impactor had nozzle dimensions for each stage manufactured close to the middle of the tolerance band for the design specification, and therefore the average nozzle diameter was equal to the nominal value for that stage. An essential feature of the NGI is that it is designed to operate at any flow rate between 30 and 100 L/min. Thus, the calibration was made at inlet flow rates of 30, 60 and 100 L/min representing the lower bound, mid-region and upper bound of the specified range of operation for the impactor. The calibration data were then used to develop equations that predict the particle cut size for all components of the impactor at any flow rate from 30 to 100 L/min.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations146
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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