Is a sufficient measure of the standard uncertainty in X‐ray spectroscopy?
Notice bibliographique
Résumé
There is a magnitude larger scatter in the experimental data of fundamental parameters than the claimed error estimate. We give examples from recent compilations of excitation and decay parameter values for the untenable large scatters, indicating methodological problems. One is the improper use of uncertainty estimation. The measured spectrum is not expected to follow Poisson distribution. We report proper statistical uncertainty calculations. It implies a two to five times larger uncertainty but still does not account for the large scatter. The other possible explanation could be rooted in the ill‐posed problem of exponential analysis, as radiation measurement belongs to this category. We give evidence from particle‐induced X‐ray emission and X‐ray fluorescence for additional exponential terms, thus leading to multi‐exponential analysis. This could explain the large scatter, as the usual square root of counts rule cannot be used for the standard uncertainty. We present a novel approach where discriminators are used to reduce the number of exponentials and the discriminated events are also processed and collected into a separate spectrum. Analyzing both spectra and the live time and dead time clocks allows the determination of the true input counts. It is a non‐extended dead time approach. With this approach, we have a much reduced statistical uncertainty, and both the total spectrum and the fractional spectrum have the same uncertainty. As an independent quality assurance tool, the time interval histogram analysis is also presented. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,063 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».