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Enregistrement W4294607960 · doi:10.1088/1681-7575/ac8d0f

No country for old borosilicate triple-point-of-water cells

2022· article· en· W4294607960 sur OpenAlexaff
Sergey Dedyulin, Andrea Peruzzi

Notice bibliographique

RevueMetrologia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCalibration and Measurement Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorosilicate glassInternational Temperature Scale of 1990Inductively coupled plasma mass spectrometryImpurityMaterials scienceCalibrationChemistryMass spectrometryMetallurgyMathematicsChromatographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Temperature calibration labs all around the world typically maintain a set of several triple-point-of-water (TPW) cells for regular measurements using the International Temperature Scale of 1990 (ITS-90). This set often includes more-than-10-year-old TPW cells made from a borosilicate glass. In this paper we summarize the problems with old borosilicate TPW cells, using the available literature data, the results of CCT.K7-2021 key comparison and NRC TPW measurements, and highlight the solution to these issues—vitreous-silica TPW cells. The latter have an exceptional long-term stability, as we demonstrate by using: (a) comparative measurements of the same-age, same-manufacturer vitreous-silica and borosilicate TPW cells at NRC in a period from 2007 to 2021, and (b) inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS) analysis of impurities present in the 18 year-old vitreous-silica outlier, cell Q325. Remarkably, not only all NRC vitreous-silica TPW cells remained stable over a 15 years time period, unlike their borosilicate counterparts, but the amount of impurities in the ‘coldest’ cell Q325 (−31 μK from the intercomparison reference value) is comparable to that in the newly purchased vitreous-silica cells. We argue that the most accurate TPW measurements, such as for defining the national TPW references and for the international key comparisons, should rely exclusively on vitreous-silica TPW cells.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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