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Enregistrement W2279005716 · doi:10.1002/col.22045

Evaluation of intermodel agreement using ISO 13655 M0, M1, and M2 measurement modes in commercial spectrophotometers

2016· article· en· W2279005716 sur OpenAlexaff
Abhay Sharma, Elaine Lai Han Leung, Richard F. Adams

Notice bibliographique

RevueColor Research & Application · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueColor Science and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltravioletComputer scienceMode (computer interface)WorkflowOpticsPhysicsDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spectrophotometers are routinely used for color measurement and color management in many commercial printing and proofing workflows. In the case of media containing optical brightening agents, ultraviolet (UV)‐induced fluorescence has led to poor levels of agreement between models from different manufacturers, and different models from the same manufacturer. A relevant standard, ISO 13655, has been revised and now clearly defines measurement modes and conditions for the UV component in spectrophotometers. ISO 13655:2009—Graphic Technology—Spectral Measurement and Colorimetric Computation for Graphic Arts Images now defines four measurement modes: M0, M1, M2, and M3. The intermodel difference between 10 commercially available spectrophotometers is evaluated for different substrate types in measurement modes (M0, M1, and M2) as allowed by each instrument. In particular, the authors compare devices using M0 legacy mode versus newer instruments that are compliant with the new M1 and M2 (UV‐included and UV‐excluded) measurement modes. A finding with significant practical applications is that there is greatly improved intermodel agreement between the new generation of ISO 13655‐compliant instruments in M1 (D50) mode when compared with the previous generation of hand‐held spectrophotometers. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Col Res Appl, 42, 27–37, 2017

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,126
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,126
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,292
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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