Measurement Uncertainty in Fire Tests— A Fire Laboratory Point of View
Notice bibliographique
Résumé
Since the adoption of ISO/IEC 17025, testing laboratories have been required to perform Measurement Uncertainty analysis for the tests within their scope. Four points of recurring debate are discussed: (1) The variability in fire test results due to unforeseen/uncontrolled variables is generally far greater than the measurement uncertainty of the result. (2) It is important not to confuse “measurement uncertainty” (MU) with “precision” of results. MU has a very specific meaning as used in ISO/IEC 17025, ISO/IEC Guide 98-3 Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM) and ISO Guide 99 International vocabulary of metrology—Basic and general concepts and associated terms (VIM). (3) An uncertainty result is not used to justify passing or failing a product with results very near the pass/fail limit. Where the measured result is subject to a measurement uncertainty evaluation and reporting, compliance limits may or may not require extending the test result by the MU value in making a compliance determination. (4) ISO/IEC 17025 specifically exempts standards that specify limits on sources of uncertainty and specify the form of reporting from a required MU statement. This makes uncertainty estimates inapplicable to those fire tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».