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Enregistrement W3117876348 · doi:10.1088/0026-1394/58/1a/08006

CCQM-K143 comparison of copper calibration solutions prepared by NMIs/DIs

2020· article· en· W3117876348 sur OpenAlexaff
John L. Molloy, Michael R. Winchester, Therese A. Butler, Antonio Possolo, Olaf Rienitz, Anita Roethke, Volker Goerlitz, Rodrigo Caciano de Sena, Marcelo Dominguez de Almeida, Lu Yang, Brad Methven, Kenny Nadeau, Patricia Romero Arancibia, Bing Wu, Tao Zhou, James Snell, Jochen Vogl, Maren Koenig, R.K. Kotnala, S. Swarupa Tripathy, Christine Elishian, Rosi Ketrin, Toshihiro Suzuki, Tom Oduor Okumu, Yong‐Hyeon Yim, Sung Woo Heo, Hyung Sik Min, Myung Sub Han, Youngran Lim, Judith Velina Lara Manzano, Francisco Segoviano Regalado, María del Rocio Arvizu Torres, Edith Valle Moya, Mirella Buzoianu, А. В. Собина, Veniamin M. Zyskin, E. P. Sobina, P. V. Migal, Maré Linsky, Süleyman Z. Can, Betül Arı, Heidi Goenaga‐Infante

Notice bibliographique

RevueMetrologia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNISTCalibrationCopperAnalytical Chemistry (journal)Calibration curveMathematicsChemistryMaterials scienceDetection limitChromatographyComputer scienceStatisticsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Main text CCQM-K143 is a key comparison that assesses participants' ability to prepare single element calibration solutions. Preparing calibration solutions properly is the cornerstone of establishing a traceability link to the International System of Units (SI), and therefore should be tested in order to confirm the validity of CCQM comparisons of more complex materials. CCQM-K143 consisted of participants each preparing a single copper calibration solution at 10 g/kg copper mass fraction and shipping 10 bottled aliquots of that solution to the coordinating laboratory, the National Institute of Standards and Technology (NIST). The masses and mass fraction for the prepared solutions were documented with the submitted samples. The solutions prepared by all participants were measured at NIST by high performance inductively coupled plasma optical emission spectroscopy (HP-ICP-OES). The intensity measurements for copper were not mapped onto values of mass fraction via calibration. Instead, ratios were computed between the measurements for copper and simultaneous measurements for manganese, the internal standard, and all subsequent data reductions, including the computation of the KCRV and the degrees of equivalence, were based on these ratios. Other than for two participants whose measurement results appeared to suffer from calculation or preparation errors, all unilateral degrees of equivalence showed that the measured values did not differ significantly from the KCRV. These results were confirmed by a second set of ICP-OES measurements performed by the Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB). CCQM-K143 showed that participants are capable of preparing calibration solutions starting from high purity, assayed copper metal. Similar steps are involved when preparing solutions for other elements, so it seems safe to infer that similar capabilities should prevail when preparing many different, single-element solutions. To reach the main text of this paper, click on Final Report . Note that this text is that which appears in Appendix B of the BIPM key comparison database kcdb.bipm.org/ . The final report has been peer-reviewed and approved for publication by the CCQM, according to the provisions of the CIPM Mutual Recognition Arrangement (CIPM MRA).

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,012

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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