MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4304184229 · doi:10.1177/00037028221124907

Standoff Interaction Assessment Using High-Energy Laser–Induced Oxidation Spectroscopy

2022· article· en· W4304184229 sur OpenAlexaff
J.-F. Daigle, Mathieu Foster, Guillaume Caron, Adrien Amyotte, Dominik Pudo, F. Théberge

Notice bibliographique

RevueApplied Spectroscopy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensNovika SolutionsDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectroscopyLaserExcited stateLaser-induced breakdown spectroscopyMaterials scienceRange (aeronautics)OptoelectronicsOpticsAtomic physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of the widespread use of high-energy lasers (HELs) for a variety of purposes, for example, standoff (>100 m) applications, will require the ability to monitor in real time the interaction with processed materials. While multiple sensing methods have been successfully developed for industrial HEL systems operating at close range, they are not compatible with the unique requirements of long-distance applications. Here, high-energy laser-induced oxidation spectroscopy (HELIOS) is demonstrated on carbon steel coupons as an efficient standoff assessment method compatible with long distance HEL applications. Acute monitoring of spectral features from thermally excited iron atoms and oxides, corroborated with real-time temperature measurements, reveals the interaction mechanisms at play.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied SpectroscopyMême sujetLaser-induced spectroscopy and plasmaTravaux en français237 207