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Enregistrement W2582143162 · doi:10.3303/cet1230037

A New State of the Art Stationary Dynamic Dilution Olfactometer

2012· article· en· W2582143162 sur OpenAlexaboutno aff
Denis Choinière, Donald J. Giard

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOlfactometerDilutionState (computer science)ChromatographyComputer scienceChemistryPhysicsThermodynamicsBiologyAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public awareness towards environmental odours has increased with higher living standards. Still, nowadays, no instrument can yet replace the human’s specific perception of odours because of the complexity of the relationship and interaction between the odour constituting gases. Olfactometry, which is the science of measuring odours, remains the only statistical method to characterize odours and their effects on human perception. This relatively recent science has evolved since the early 1970’s and is now regulated by international guidelines available in Europe (CEN 13725, 2003; VDI 3882, 2003) and North America (ASTM 679, 2011). These guidelines recommend the use of a specific instrument to characterise odours using a jury of “noses”. This instrument is called an olfactometer. This paper will present a state-of-the-art stationary dynamic dilution olfactometer designed by Consumaj. This dynamic olfactometer meets the European and North American standards in olfactometry analysis. This paper will emphasize the process of design and development involved in the concept of this dynamic olfactometer in order to meet the different international standards and to provide accurate and precise odour measurements. This stationary olfactometer, named Onose-8®, is presently in operation at Consumaj laboratories, in StHyacinthe, Canada. This olfactometer is designed to accommodate up to 16 assessors simultaneously, which meets the VDI 3882 (2003) standards. This particularity is made possible because of its nonagon (9-sided) shape providing ergonomic features for more comfort, space and ease of work to the assessors. The dilution of odorant samples with fresh air is performed using mass flow controllers that can also be automatically verified and calibrated using a protocol provided with the interface software that controls the olfactometer.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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