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Enregistrement W3175692320 · doi:10.1515/pac-2017-1002

Interpretation and use of standard atomic weights (IUPAC Technical Report)

2021· article· en· W3175692320 sur OpenAlexaff
Adriaan M. H. van der Veen, Juris Meija, Antonio Possolo, David Brynn Hibbert

Notice bibliographique

RevuePure and Applied Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical Thermodynamics and Molecular Structure
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesIstituto Nazionale di Ricerca MetrologicaUniversity of East AngliaRice UniversityCancer Prevention and Research Institute of Texas
Mots-clésAtomic massChemistryPropagation of uncertaintyChemical nomenclatureStandard uncertaintyMeasurement uncertaintyAtomic numberInterpretation (philosophy)Statistical physicsStatisticsAtomic physicsPhysicsMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many calculations for science or trade require the evaluation and propagation of measurement uncertainty. Although relative atomic masses (standard atomic weights) of elements in normal terrestrial materials and chemicals are widely used in science, the uncertainties associated with these values are not well understood. In this technical report, guidelines for the use of standard atomic weights are given. This use involves the derivation of a value and a standard uncertainty from a standard atomic weight, which is explained in accordance with the requirements of the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. Both the use of standard atomic weights with the law of propagation of uncertainty and the Monte Carlo method are described. Furthermore, methods are provided for calculating uncertainties of relative molecular masses of substances and their mixtures. Methods are also outlined to compute material-specific atomic weights whose associated uncertainty may be smaller than the uncertainty associated with the standard atomic weights.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,015

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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