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Enregistrement W2972761019 · doi:10.1002/9781119188230.saseas0325

Infrared Absorption Spectroscopy ( <scp>IR</scp> , <scp>FTIR</scp> , <scp>DRIFT</scp> , <scp>ATR</scp> )

2018· preprint· en· W2972761019 sur OpenAlexaff
Michael B. Toffolo, Francesco Berna

Notice bibliographique

RevueThe Encyclopedia of Archaeological Sciences · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueBuilding materials and conservation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfrared spectroscopyFourier transform infrared spectroscopyInfraredSpectroscopyAbsorption (acoustics)Characterization (materials science)ExcavationArchaeologySedimentary depositional environmentChemistryGeologyAnalytical Chemistry (journal)MineralogyMaterials scienceNanotechnologyChemical engineeringEnvironmental chemistryPaleontologyOrganic chemistryPhysicsEngineeringHistoryOpticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infrared absorption spectroscopy is a versatile analytical method that can identify different compounds in archaeological materials and sediments by measuring the portions of the infrared spectrum absorbed by specific molecules. This technique was developed in the 1930s for the characterization of industrial materials, and then applied to the study of artifacts and works of art starting from the 1950s. In the last three decades, infrared spectroscopy has become an established tool in archaeological fieldwork, where it is used to obtain real‐time information regarding the archaeological contexts under excavation. Infrared spectrometry can determine the presence of crystalline and disordered inorganic materials, as well as organic materials in archaeological sediments, and thus it is a valuable method in addressing problems related to the preservation of the archaeological record, site formation processes, post‐depositional alterations, stratigraphic correlations, absolute chronology, pyrotechnology, and past human activities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,222 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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