MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3173218321 · doi:10.1088/0026-1394/58/1a/08015

Mass fraction assignment of Bisphenol-A high purity material

2021· article· en· W3173218321 sur OpenAlexaff
Steven Westwood, Gustavo Gabriel Martos, R D Josephs, Tiphaine Choteau, Robert Wielgosz, Stephen Davies, Michael Moawad, Greg J. Tarrant, Benjamin Chan, Mahiuddin Alamgir, Eliane de Rego, Wagner Wollinger, Bruno Carius Garrido, Jane Luiza Nogueira Fernandes, Rodrigo Caciano de Sena, Jeremy E. Melanson, Jennifer Bates, Phuong Mai Le, Juris Meija, Can Quan, Ting Huang, Wei Zhang, Ruian Ma, Shaofeng Zhang, Hao Yuan, Yaiuan He, Shan-Jun Song, Haifeng Wang, Fuhai Su, Tianji Zhang, Hongmei Li, Wai-hing Lam, Wai-fun Wong, Wai-hong Fung, Rosemarie Philipp, Ute Dorgerloh, Klas Meyer, Christian Piechotta, Juliane Riedel, Tanja Westphalen, Panagiota Giannikopoulou, Ch Alexopoulos, E Kakoulides, Yuko Kitamaki, Taichi Yamazaki, Yoshitaka Shimizu, Miho Kuroe, Masahiko Numata, Alejanro Pérez-Castorena, Miryan Balderas-Escamilla, Judith Garcia-Escalante, A. I. Krylov, Alena Mikheeva, Mikhail Beliakov, Марина Всеволодовна Палагина, I. Yu. Tkachenko, С. В. Спирин, Vadim Smirnov, Teo Tang Lin, Cheow Pui Sze, Juan Wang, Wong Lingkai, Ting Lu, Qinde Liu, Sim Lay Peng, Maria Fernandes-Whaley, Des Prevoo-Franzsen, Laura Quinn, Nontete Nhlapo, Dennis S. Mkhize, Dominique Marajh, Sabelo Chamane, Seonghee Ahn, Kiwhan Choi, Sunyoung Lee, Jeesoo Han, Song‐Yee Baek, Byungjoo Kim, Sornkrit Marbumrung, Pornnipa Jongmesuk, Kittiya Shearman, Cheerapa Boonyakong, Mine Bílsel, Simay Gündüz, İlker Ün, Hasibe Yılmaz, Gökhan Bilsel, Taner Gökçen, Cailean Clarkson, John T. Warren, Eli Achtar

Notice bibliographique

RevueMetrologia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass fractionFraction (chemistry)Analytical Chemistry (journal)ChemistryMaterials scienceMathematicsProcess engineeringChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Main text The CCQM-K148.a comparison was coordinated by the BIPM on behalf of the CCQM Organic Analysis Working Group for NMIs and DIs which provide measurement services in organic analysis under the CIPM MRA. It was undertaken as a "Track A" comparison within the OAWG strategic plan. CCQM-K148.a demonstrates capabilities for assigning the mass fraction content of a solid organic compound having moderate molecular complexity, where the compound has a molar mass in the range (75 - 500) g/mol and is non-polar (pK ow < −2), when present as the primary organic component in a neat organic solid and where the mass fraction content of the primary component in the material is in excess of 950 mg/g. Participants were required to report the mass fraction of Bisphenol A present in one supplied unit of the comparison material. Participants using a mass balance method for the assignment were also required to report their assignments of the impurity components present in the material. Methods used by the seventeen participating NMIs or DIs were predominantly based on either stand-alone mass balance (summation of impurities) or qNMR approaches, or the combination of data obtained using both methods. The results obtained using thermal methods based on freezing-point depression methods were also reported by a limited number of participants. There was excellent agreement between assignments obtained using all three approaches to assign the BPA content. The assignment of the values for the mass fraction content of BPA consistent with the KCRV was achieved by most of the comparison participants with an associated relative standard uncertainty in the assigned value in the range (0.1 - 0.5)%. 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 https://www.bipm.org/kcdb/ . 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,011

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMetrologiaMême sujetAnalytical Chemistry and ChromatographyTravaux en français237 207