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Enregistrement W6929470963 · doi:10.5061/dryad.bk3j9kdb0

Data from: Spot size, distance, and emissivity errors in field applications of infrared thermography

2021· dataset· en· W6929470963 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemokine receptors and signaling
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermographyEmissivityField (mathematics)InfraredThermalTemperature measurement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infrared thermography is increasingly emerging as an analytical approach within the thermal ecology research community, providing unique and rapid temperature information crucial to understanding how plants and animals exchange heat with their environment. What is difficult to appreciate are the numerous ways in which thermography may still yield inaccurate (i.e., deviation from the “correct” value) information if certain tenets are not followed. In this paper, we examine, demonstrate, and discuss these tenets with an aim to provide methodological advice to ecologists interested in employing thermography. We found that spot size and distance strongly influenced the surface temperature estimates of known, calibrated temperature sources, with similar results observed in maximum eye temperature measurements in wild birds. We also report on how the angle of incidence affects the apparent emissivity of various biological surfaces (fur, feather, skin, leaves), another source of uncertainty in thermography. The variation in temperature caused by variation in distance and uncertainty in emissivity are large enough to raise flags for field applications of thermography where accuracy is necessary but control over study subjects is limited. Since accurate emissivity and distance parameters are crucial to thermography calculations, our results should serve as a framework to assist ecologists in better experimental design with respect to the use of thermography.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,019

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
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