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Enregistrement W7132107009

Discussion on uncertainties for potential new sound-in-air primary standard based on the optical measurement of sound pressures in free-field conditions

2021· article· en· W7132107009 sur OpenAlexvenueno aff
Triantafillos Koukoulas, Lixue Wu, Richard Green, Wan-Ho Cho

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Measurement and Uncertainty Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrophoneReciprocity (cultural anthropology)Sound pressureAnechoic chamberMeasurement uncertaintyCondenser (optics)Pressure measurementStandard deviation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory and working standard microphones are calibrated using the current international standard based on the reciprocity method yielding the pressure and free-field sensitivities of the device under test. The typical uncertainties associated with reciprocity are so low that they exceed the requirements of the most demanding end-user applications, and so the drive for improvement from an uncertainty perspective is low. However, reciprocity also limits the microphone technologies that can be calibrated as it is only applicable to condenser microphones of specific characteristics, standards and dimensions. Microphones, in the broader sense, vary with regards to dimensional and even technological perspectives and in addition are used in free-field conditions. As such, a potential new primary standard that can accommodate and calibrate any microphone for airborne and audible frequencies has been developed based on the photon correlation method in free-field conditions. In this case, the pressure of a propagating sound field in a fully anechoic chamber is measured remotely for a range of specific frequencies, either set or even user-defined. Following, the device under test is placed at the same point of the propagating sound and its electrical output is combined with the optically measured pressure to yield the device sensitivity directly and in an absolute manner. This paper discusses the properties and numerical contributions of potential uncertainty factors associated with the proposed new standard.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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