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Enregistrement W4323915351 · doi:10.5958/0974-4614.2022.00063.8

A comparative study on security features of excise stamp of Nepal, Russia, Canada, India, European Union and USA

2022· article· en· W4323915351 sur OpenAlexaboutno aff
Gavivi Pathak, Manisha Mann

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Toxicology & Legal Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMetallurgy and Cultural Artifacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExciseEuropean unionGeographySocioeconomicsPolitical scienceInternational tradeBusinessLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following review paper is titled Security features present in excise stamp (tobacco and liquor). The following features are discussed in the paper-Two-toned watermark, Security fibres, Stamp foil, Security thread, Polarised filter, Color shift ink, Serial number, Anti peeling feature, Background image, Anti photocopying feature, Intaglio printing, UV-Visible ink, Quadro-fluorescent ink, Jura ICI feature, IR ink, Micro text, Machine detectable feature, Guilloche pattern, Bi fluorescent ink, Hologram, Hidden text and QR code. Six different countries were undertaken- Nepal, Russia, Canada, India, European Union and the USA, security features present in their excise stamps were put in the form of a rubrics table. Out of 22 security features, it was found that Nepal had the maximum number of security features 14 out of 22 features present, namely- Security fibres, Serial number, Anti peeling feature, Background image, Intaglio printing, UV-Visible ink, IR ink, Micro text, Machine detectable feature, Guilloche pattern, Hidden text, Bi fluorescent ink, Hologram and QR code. European Union followed 13 out of 22 features present, namely, Security Fibres, Stamp foil, Serial number, Background image, UV-Visible ink, Quadro fluorescent ink, Jura ICI feature, IR ink, Micro text, Machine Detectable features, Guilloche pattern, Hologram and QR code. Russia is coming next with 12 out of 22 features, namely- Two toned watermark, Security fibres, Stamp foil, Security thread, Polarised filter, Color shift ink, Serial number, Background image, UV-Visible ink, Micro text, Hologram and QR code. Followed by India with 10 out of 22 features: Stamp foil, Serial number, Anti peeling feature, Background image, intaglio printing, Micro text, Machine detectable feature, Guilloche pattern, Hologram and QR code. Canada is coming next with 8 out of 22 features, namely- Color shift ink, Serial number, Background image, Anti photocopying feature, Intaglio printing, UV-Visible printing, Micro text and Guilloche pattern. Lastly, the USA has 6 out of 22 features: Polarised filter, Color shift ink, Serial number Anti peeling feature, Background image and Micro text.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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