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Enregistrement W4232334455 · doi:10.1063/1.4942251.1

10.1063/1.4942251.1

2016· dataset· en· W4232334455 sur OpenAlexaff
Amir Farzad Forughi, Sheldon Green, Boris Stoeber

Notice bibliographique

RevueDefault Digital Object Group · 2016
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaterial Properties and Processing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftwoodWater contentPapermakingHardwoodTransparency (behavior)Kraft paperAbsorption of waterMoisturePulp and paper industryKraft processPulp (tooth)Process engineeringMaterials scienceComposite materialEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringGeotechnical engineeringBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate measurement of the moisture content of paper is essential in papermaking and is also important in some paper-based microfluidic devices. Traditional measurement techniques provide very limited spatiotemporal resolution and working range. This article presents a novel method for moisture content measurement whose operating principle is the strong correlation between the optical transparency of paper and its moisture content. Spectrographic and microscopic measurement techniques were employed to characterize the relation of moisture content and relative transparency of four types of paper: hardwood chemi-thermomechanical pulp paper, Northern bleached softwood kraft paper, unbleached softwood kraft paper, and General Electric® Whatman™ grade 1 chromatography paper. It was found that for all paper types, the paper transparency increased monotonically with the moisture content (as the ratio of the mass-of-water to the mass-of-dry-paper increased from 0% to 120%). This significant increase in relative transparency occurred due to the refractive index matching role of water in wet paper. It is further shown that mechanical loading of the paper has little impact on the relative transparency, for loadings that would be typical on a paper machine. The results of two transient water absorption experiments are presented that show the utility and accuracy of the technique.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3110,625

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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