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Enregistrement W6986761575

Quantifyng Rare Earth Element Content in High Concentrated Samples by ko-NAA

2017· other· fr· W6986761575 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2017
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNucleofectionFilter (signal processing)Context (archaeology)Limiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les terres rares (REEs) sont représentés par les éléments de la série des lanthanides incluant le scandium et yttrium.Actuellement, une grande attention est donnée aux REEs à cause de leur application dans plusieurs domaines de pointe.Dans ce contexte il y a un besoin accru pour des techniques analytiques capables de caractériser une gamme large de concentrations, en commençant avec les minéraux de faible concentration, jusqu'à leur raffinage; donc ayant des hautes concentrations en REEs.Cet étude se propose d'évaluer la performance de la méthode d'analyse par activation neutronique k0 (k0-NAA) appliquée dans le Laboratoire d'analyse par activation neutronique de Polytechnique Montréal pour la détermination avec précision des REE dans des matrices minérales de haute concentration.Les principaux facteurs qui influencent la méthode ont été investigués, en incluant les données nucléaires, la température dans les sites d'irradiation, les interférences nucléaires et spectrales, l'atténuation mutuelle des rayons gamma ainsi que l'autoprotection contre les neutrons.Afin de réaliser cet objectif, des échantillons mono-élément préparé avec des solutions standard certifiées et des oxydes standard certifiés ont été irradiés, comptés et analysés.Finalement, les protocoles d'analyse ont été optimisés en termes d'irradiation, décroissance et comptage afin de réduire le temps total d'analyse.Les incertitudes introduites par les facteurs mentionnés plus haut ont été évaluées.La capacité globale de la méthode améliorée k0-NAA pour les REEs a été mise en œuvre avec un matériel standard certifié du Projet canadien pour la certification des matériaux de référence (REE-2) avec des concentrations de 7.2 mg kg -1 pour Yb jusqu'à 9610 mg kg -1 pour Ce.Les concentrations des REEs ont été mesurées avec des incertitudes plus faibles que 7% (à 95% intervalle de confiance) et ont été consistantes avec les concentrations spécifiées dans la certification du REE-2.vii

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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