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Enregistrement W2139579436 · doi:10.1139/cjp-2013-0051

Line shape study of the carbon dioxide laser band Ι

2013· article· en· W2139579436 sur OpenAlexafffundvenueabout
Robab Hashemi, Hoimonti Rozario, Amr Ibrahim, Adriana Predoi−Cross

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Laser Applications
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsSpectral lineVoigt profileLine (geometry)OpticsLaserAtomic physicsComputational physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spectral line parameters of carbon dioxide have been measured in the laser band I (00011 ← 10001) centred at 10.4 μm. The spectra were recorded at room temperature using the spectroscopic instrumentation at the far-infrared beamline, Canadian Light Source, Saskatoon, Sask. The spectral line intensities, air- and self- broadened Lorentz half widths, and pressure-induced shift coefficients were retrieved for 48 spectral lines using a multispectrum fit technique (Benner et al. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer, 53, 705 (1995)). Line parameters were retrieved using the Voigt and speed-dependent Voigt models. The deviations between our results and other results reported in the literature and in the HITRAN08 (Rothman et al. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer, 110, 533 (2009)) database were examined and discussed. The effect of errors in fitting channel spectra parameters was examined and found to be mitigated by the inclusion of channels in the multispectral fit.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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