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Enregistrement W3209187175 · doi:10.1016/j.aca.2021.339227

Revisiting Pierre Gy's formula (TOS) – A return to size-density classes for applications to contaminated soils, coated particular aggregates and mixed material systems

2021· article· en· W3209187175 sur OpenAlexafffund
Jean‐Sébastien Dubé, Kim H. Esbensen

Notice bibliographique

RevueAnalytica Chimica Acta · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSampling (signal processing)Variance (accounting)StatisticsSoil waterChemistryStatistical physicsSample size determinationApplied mathematicsMathematicsSoil scienceEnvironmental sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For some real-world material systems, estimations of the incompressible sampling variance based on Gy's classical s2(FSE) formula from the Theory of Sampling (TOS) show a significant discrepancy with empirical estimates of sampling variance. In instances concerning contaminated soils, coated particular aggregates and mixed material systems, theoretical estimates of sampling variance are larger than empirical estimates, a situation which does not have physical meaning in TOS. This has led us to revisit the development of estimates of s2(FSE) from this famous constitutional heterogeneity equation and explore the use of size-density classes for mixed material systems (mixtures of both analyte-enriched and coated particles), an approach which has been mostly unused since Gy's original derivation. This approach makes it possible to avoid taking into account the granulometric and liberation factors from Gy's classical treatment, and present grounds for criticising the use of ‘standard’ input values of critical parameters such as f: = 0.5, and g: = 0.25. But, as always, the “liberation factor” (l) issue still plays an important role, which is paid due attention. The constitutional heterogeneity formula based on size-density classes is presented in a form that allows for easy implementation in practice, within specified limitations. We present extensive experimental results from real-world systems. Using the “SDCD model” with published data reproduced the relative sampling variances calculated for the standard “mineral-like matrices”, but more importantly corrected the relative sampling variance calculated for real contaminants by several orders of magnitudes. In all cases, the recalculated relative sampling variances were decreased to below their corresponding experimental measurements, now fully as expected from TOS, substantiating our development.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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