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Enregistrement W2897477077 · doi:10.1039/c8sm01792a

Reply to the ‘Comment on “A symmetrical method to obtain shear moduli from microrheology”’ by M. Tassieri, <i>Soft Matter</i>, 2018, <b>14</b>, DOI: 10.1039/C8SM00806J

2018· article· en· W2897477077 sur OpenAlexaff
Kengo Nishi, Maria Kilfoil, Christoph F. Schmidt, F. C. MacKintosh

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensMicrosemi (Canada)
Organismes subventionnairesFP7 Ideas: European Research CouncilDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Science Foundation
Mots-clésModuliNyquist frequencyLimit (mathematics)MicrorheologyInterpolation (computer graphics)Shear (geology)Nyquist–Shannon sampling theoremMathematical analysisPhysicsMathematicsClassical mechanicsComputer scienceViscoelasticityBandwidth (computing)Materials scienceQuantum mechanicsThermodynamicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Comment on our paper introducing "a symmetric method to obtain shear moduli from microrheology" proposes an interpolation method to generate oversampled data from an original time series that are then used to approximate shear moduli at frequencies "beyond the Nyquist frequency." The author states that this can be done without the use of "preconceived fitting functions," implying that the results are unique and reliable. We disagree with these assertions. While it is possible to generate reasonable looking transforms at frequencies above the Nyquist limit by interpolation, any results obtained above the Nyquist limit will be questionable at best. Moreover, while the cubic spline interpolation the author uses may be standard, it constitutes a particular "preconceived" fit and produces oversampled data that are not unique.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0590,068
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,015

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2018
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Résumé présentoui

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