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Enregistrement W4379881564 · doi:10.1038/s42004-023-00904-7

Reply to: A discrepancy of 107 in experimental and theoretical density detection limits of aerosol particles by surface nonlinear light scattering

2023· letter· en· W4379881564 sur OpenAlexaff
Yuqin Qian, Jesse B. Brown, Zhi-Chao Huang-Fu, Tong Zhang, Hui Wang, ShanYi Wang, Jerry I. Dadap, Yi Rao

Notice bibliographique

RevueCommunications Chemistry · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésAerosolLight scatteringNonlinear systemScatteringSurface (topology)PhysicsComputational physicsOpticsStatistical physicsMathematicsMeteorologyQuantum mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our recent work reported in situ observations of the chemical composition of laboratory-generated aerosol particle surfaces 1 . In a Matters Arising (MA) Article we are here replying to, Marchioro et al. raised an issue regarding the system’s detection limit in terms of particle density for the given particle sizes in our measurements. Their means for supporting this claim contains postulates based on a system not identical to ours. Our work 1 does not claim that the vibrational sum-frequency scattering (VSFS) signals are generated explicitly from 40 to 100 nm diameter particles; instead, we stated, “The density of particles was estimated to be ca. 3.8 × 10 6 cm −3 , with a diameter centered at near 40 nm, and size distribution spanning from 10 nm to 300 nm.” We feel that due to incompatible comparisons, the MA Article made incorrect assumptions and conclusions about the detection limit of our system in terms of particle density based on the Rayleigh–Gans–Debye (RGD) theory. We believe that the issues raised in the MA Article we here reply to are inapplicable to our work as demonstrated below.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0340,036
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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