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Enregistrement W2950514474 · doi:10.25039/x46.2019.pp01

SPECTRAL CHARACTERISTICS INFLUENCING THE METAMERIC UNCERTAINTY INDEX

2019· article· en· W2950514474 sur OpenAlexaff
Michael Royer, Lorne Whitehead

Notice bibliographique

RevuePROCEEDINGS OF the 29th Quadrennial Session of the CIE · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueColor Science and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuminous efficacyFidelityHigh fidelityComputer scienceRadiationBandwidth (computing)Spectral efficiencyIndex (typography)Spectral indexValue (mathematics)OpticsMathematicsPhysicsTelecommunicationsStatisticsAcousticsSpectral lineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the relationship between various attributes of light source spectral power distributions (SPDs) and a recently proposed measure of colour rendition, the Metameric Uncertainty Index (Rt). For SPDs comprised of discrete spectral emissions (primaries), the maximum achievable Rt value (corresponding to a reduced likelihood of metameric mismatch) increases with both the number of primaries and their bandwidth. This work also explores how Rt relates to and interacts with other measures of colour rendition-in particular, the Fidelity Index (Rf)-and luminous efficacy of radiation (k). This is important, because there is an intrinsic tradeoff between luminous efficacy of radiation and colour rendition, which informs the application-dependent optimization of illumination. When whitelight SPDs are engineered to maximize k, subject to maintaining a minimum required Rf value, the result is a small number of narrow primaries and hence a comparatively poor Rt value. This can only be mitigated by including Rt among the colour rendition optimization constraints. Therefore, from this perspective, Rt is an independent and key aspect of colour rendition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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