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Enregistrement W4404313577 · doi:10.48550/arxiv.2410.19988

Estimation of Ru-97 Half-Life Using the Most Frequent Value Method and Bootstrapping Techniques

2024· preprint· en· W4404313577 sur OpenAlexfundno aff
V. V. Golovko

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Laboratories
Mots-clésBootstrapping (finance)Value (mathematics)EstimationStatisticsEconometricsMathematicsComputer scienceEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new and robust statistics was applied to previous measurements of the 97Ru half-life. This process incorporates the most frequent value (MFV) technique along with hybrid parametric bootstrap (HPB) method to deliver a more precise estimate of the 97Ru half-life. The derived value is T1/2,MFV(HPB) = 2.8385+0.0022-0.0075 days. This estimate corresponds to a 68.27% confidence interval ranging from 2.8310 to 2.8407 days, and a 95.45% confidence interval ranging from 2.8036 to 2.8485 days, calculated using the percentile method. This level of uncertainty is significantly lower-over 30 times-than the uncertainty in the previously recognized half-life value found in nuclear data sheets. Employing an alternate approach to minimization could further cut down the statistical uncertainty by 44% for the 97Ru half-life. In particular, the HPB method accounts for uncertainties in small datasets when determining the confidence interval. When the HPB method, in combination with the MFV approach, was used to review a four-element dataset of the specific activity of 39Ar based on underground data, the result was SA_MFV(HPB) = 0.966 +0.027 -0.020 Bq/kg_atmAr. This value results in a 68.27% confidence interval of 0.946 to 0.993, along with a 95.45% confidence interval of 0.921 to 1.029, also determined using the percentile method.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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