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Enregistrement W2972640066 · doi:10.5194/amt-2019-298

Technical note: Common glitch affecting the EC/OC split point determination in the Sunset Thermal-Optical Analyzerand recommendations to reduce its occurrence

2019· article· en· W2972640066 sur OpenAlexafffund
S. Gagné, Brett Smith, Gregory J. Smallwood, Joel C. Corbin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCalibration and Measurement Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésGlitchClassification of discontinuitiesDiscontinuity (linguistics)TransmittanceOpticsFilter (signal processing)SunsetThermalSpectrum analyzerPoint (geometry)Materials scienceEnvironmental sciencePhysicsMathematicsEngineeringElectrical engineeringMeteorologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We identified a common and relatively frequent glitch in the light transmittance/reflectance measurement during thermal-optical analysis in the Sunset Laboratory bench top thermal-optical analyzer models. In the instrument studied, the glitch is observed for one in three punch analyses when using the default analysis parameters. The occurrence of this glitch can invalidate the split point and thus the OC and EC fractions and absolute quantities reported. The glitch was observed in data from at least three independent laboratories using different thermal protocols. We describe this glitch as a “discontinuity” (rapid increase or decrease occurring over a few seconds) in the laser transmittance or reflectance which happens relatively frequently and whose behaviour varies in amplitude, timing and direction. We use over 2,200 filter-punch analyses to expose the factors that contribute to the risk of such a discontinuity occurring. We demonstrate that these discontinuities are due to the movement of filter punches within the instrument, and can therefore be minimized by decreasing the blower speed of the instrument and, if possible, by ensuring a tighter fit of the filter punch in its holder (by testing different spoons). The decrease in blower speed has a negligible effect on the measured temperature program during analysis and is the single most effective way to reduce the risk of discontinuity occurrence. We recommend these modifications for all Sunset instruments.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,016

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,277 · 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
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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