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Enregistrement W4392383392 · doi:10.1093/annweh/wxae010

Comparing Antoine parameter sources for accurate vapor pressure prediction across a range of temperatures

2024· article· en· W4392383392 sur OpenAlex
Puleng Moshele, Mark Stenzel, Daniel Drolet, Susan Arnold

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnnals of Work Exposures and Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Measurement and Uncertainty Evaluation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésVapor pressureRange (aeronautics)Data setSet (abstract data type)Experimental dataChemistryEnvironmental scienceMaterials scienceThermodynamicsComputer scienceStatisticsMathematicsPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the vapor pressure of a substance at the relevant process temperature is a key component in conducting an exposure assessment to ascertain worker exposure. However, vapor pressure data at various temperatures relevant to the work environment is not readily available for many chemicals. The Antoine equation is a mathematical expression that relates temperature and vapor pressure. The objective of this analysis was to compare Antoine parameter data from 3 independent data sources; Hansen, Yaws, and Custom data and identify the source that generates the most accurate vapor pressure values with the least bias, relative to the referent data set from the CRC Handbook of Chemistry and Physics. Temperatures predicted from 3 different Antoine sources across a range of vapor pressures for 59 chemicals are compared to the reference source. The results show that temperatures predicted using Antoine parameters from the 3 sources are not statistically significantly different, indicating that all 3 sources could be useful. However, the Yaws dataset will be used in the SDM 2.0 because the data is readily available and robust.

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,539
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,025 · 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