Quantification of the repeatability and reproducibility of the CPMA-electrometer reference mass standard for in-situ calibration of mass concentration aerosol instruments
Notice bibliographique
Résumé
Mass-concentration aerosol instruments require frequent calibration to provide precise and accurate measurements. Such calibrations for mass instruments can be achieved with the Centrifugal Particle Mass Analyzer (CPMA)–Electrometer Reference Mass Standard (CERMS). This study presents an interlaboratory comparison of CERMS and its two major components: the Faraday Cup Aerosol Electrometer (FCAE) and CPMA. The CERMS repeatability and reproducibility, defined as measurement precision under repeatable and reproducible measurement conditions, are evaluated. Our study was conducted in two phases: laboratory and field studies, and involved three independent laboratories. In the laboratory study, comparisons were made using soot and size-selected dioctyl sebacate (DOS) particles, using a transfer instrument. In the field, nebulized ammonium sulfate and soot from two turbine engine source exhausts, including a J85 turbojet engine, were used to compare the CERMS systems using three transfer instruments. Results indicated that the FCAEs exhibited excellent repeatability and reproducibility (<2%), while the CPMAs showed excellent repeatability (<3%) but poorer reproducibility (about 10%) due to instrument biases. In the laboratory study, the entire CERMS system demonstrated low uncertainty under repeatable conditions (3%) but higher uncertainty under reproducible conditions (∼11%). Field study uncertainties for CERMS were larger than in the laboratory (repeatability ∼8%, reproducibility ∼11%), likely due to the combined uncertainties from the transfer instruments, particle sources, CERMS components, and the less-controlled environment. Since biases between CPMAs were the major contributor to overall CERMS reproducibility, CPMA calibration could provide a significant improvement to CERMS reproducibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | high |
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 | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».