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Enregistrement W2504850934 · doi:10.1080/02786826.2016.1219691

Assessing the accuracy of complex refractive index retrievals from single aerosol particle cavity ring-down spectroscopy

2016· article· en· W2504850934 sur OpenAlexafffund
Michael I. Cotterell, Thomas C. Preston, Andrew J. Orr‐Ewing, Jonathan P. Reid

Notice bibliographique

RevueAerosol Science and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Bristol
Mots-clésAerosolCavity ring-down spectroscopyRefractive indexParticle (ecology)RADIUSOpticsSpectroscopyMie scatteringExtinction (optical mineralogy)Absorption (acoustics)ChemistryMolecular physicsMaterials scienceLaserScatteringLight scatteringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cavity ring-down spectroscopy (CRDS) of single, optically manipulated aerosol particles affords quantitative retrieval of refractive indices for particles of fixed or evolving composition with high precision. Here, we quantify the accuracy with which refractive index determinations can be made by CRDS for single particles confined within the core of a Bessel laser beam and how that accuracy is degraded as the particle size is progressively reduced from the coarse mode (&gt;1 μm radius) to the accumulation mode (&lt;500 nm radius) regime. We apply generalized Lorenz–Mie theory to the intra-cavity standing wave to explore the effect of particle absorption on the distribution of extinction cross section determinations resulting from stochastic particle motion in the Bessel beam trap. The analysis provides an assessment of the accuracy with which the real, <i>n</i>, and imaginary, κ, components of the refractive index can be determined for a single aerosol particle. Published with license by American Association for Aerosol Research Read the transcript Watch the video on Vimeo

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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