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Enregistrement W2169379585 · doi:10.1177/1477153513481375

CRI2012: A proposal for updating the CIE colour rendering index

2013· article· en· W2169379585 sur OpenAlexaff
J. Schanda, Lorne Whitehead, RM Luo

Notice bibliographique

RevueLighting Research & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueColor Science and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRendering (computer graphics)ReflectivityChromatic adaptationColor rendering indexColour differenceNarrowbandMathematicsComputer scienceArtificial intelligenceChromatic scaleComputer visionOpticsWhite lightPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CIE colour rendering index (CRI) has been criticized for its poor correlation with the visual colour rendering of many spiked or narrowband sources, its outdated colour space and chromatic adaptation transform and the use of a small number of non-optimal reflectance samples that have enabled lamp manufacturers to tune the spectrum of a light source to yield, in some cases, inappropriately high general CRI values. The CRI2012 metric proposed in this paper addresses these criticisms by combining the most state of the art colorimetric colour difference model, i.e. CAM02-UCS, with a mathematical reflectance set that exhibits a highly uniform spectral sensitivity. A set of 210 real reflectance samples has also been selected to provide additional information on the expected colour shifts when changing illumination.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0080,010
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,012

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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