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Enregistrement W2255148625 · doi:10.82308/36472

Anti-counterfeiting method using synthesized nanocrystalline cellulose taggants

2013· article· en· W2255148625 sur OpenAlexfundaboutno aff
Yu Ping Zhang

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArboraNano
Mots-clésCovertUltraviolet lightReflection (computer programming)Materials scienceFeature (linguistics)NanotechnologyOpticsComputer scienceOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis que l'économie et le commerce existent, des gens ont tenté de créer des imitations de marchandises de valeur pour leur profit personnel. La contrefaçon engendre des pertes substantielles, coûtant entre 200 et 250 milliards de dollars annuellement à l'économie des États-Unis ainsi que des pertes de milliards de dollars à l'économie canadienne. L'augmentation de la contrefaçon souligne les limites des technologies présentement utilisées pour la sécurité et indique le besoin grandissant pour le développement d'une nouvelle technologie d'authentification. Dans cette contribution, nous synthétisons la nanocellulose cristalline (NCC), nous étudions les propriétés optiques de ce nouveau matériau, et nous proposons l'utilisation de la cellule nanocristalline (NCC) comme marqueur anti-contrefaçon sophistiqué. Nous suggérons que la NCC traceurs de sécurité possèdent plusieurs fonctions de sécurité: une irisation manifeste, une sélection de réflexions masquées, une fluorescence ultraviolette, une morphologie unique masquée et un motif de diffraction de la lumière blanche. L'origine de l'irisation de la NCC vient à la fois de la réflexion de Bragg sur de multiples interfaces et du relief sur la surface du réseau de diffraction, alors que la sélection de réflexions masquées vient de la structure chirale formée lors du moulage par autoassemblage du NCC. Afin d'inclure une autre caractéristique de sécurité masquée, la fluorescence ultraviolette, un agent azurant, est ajoutée au NCC en suspension ce qui lui apporte la fluorescence et l'irisation. Finalement, la morphologie du marqueur NCC et le motif de diffraction de la lumière blanche fournissent des éléments de sécurité masqués supplémentaires.La méthode proposée possède de multiples avantages par rapport aux méthodes d'anti-contrefaçon conventionnelles: un système de sécurité à multiples niveaux, incluant des caractéristiques manifestes et masquées. Ces caractéristiques sont très difficiles à reproduire mais peuvent être authentifiées grâce à des outils à faible coût ainsi qu'avec un système optique simple lorsque de plus amples tests seront nécessaires.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,260 · 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
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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