Validation of a laboratory spray generation system and its use in a comparative study of hexamethylene diisocyanate (HDI) evaluation methods
Notice bibliographique
Résumé
, respectively, with spatial homogeneity (RSD) of 5.8% and 16.5%. The particle-size distribution (MMAD) of 4 μm was measured using a cascade impactor and an electrical low-pressure impactor. The samples generated were used to correlate the amount of isocyanates collected with scanning electron microscope images of droplets on a filter. Three methods were compared to the reference method-an impinger with a backup glass fibre filter (GFF) and 1,2-methoxyphenylpiperazine (MP) based on ISO 16702/MDHS 25-in six generation experiments: (1) Swinnex cassette 13 mm GFF MP (MP-Swin); (2) closed-face cassette 37 mm GFF (end filter and inner walls) MP (MP-37); and (3) denuder and GFF dibutylamine (DBA) (ISO 17334-1 Asset). The analysis revealed clear trends regarding which sampler sections collected HDI (mainly in the vapor phase) or isocyanurate (exclusively in the particulate phase). The study found no significant bias between the tested methods (MP-Swin, MP-37, and Asset) and the reference method (impinger) for both HDI monomer and isocyanurate. The three tested methods showed limits of agreement beyond the acceptable range of ±30% (95% confidence interval), largely due to data variability, though MP-Swin and MP-37 exhibited lower variability than Asset. The results will be further evaluated in a real-world environment where similar clear coats are used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».