Absence de réponse des appareils de détection d’alcool aux polyalcools contenus dans la gomme à mâcher
Bibliographic record
Abstract
Soixante-quinze marques de gomme à mâcher ont été sélectionnées pour une expérience visant à déterminer la réponse de quatre appareils de détection d’alcool à l’haleine d’une personne mâchant de telles gommes contenant des polyalcools. Selon le protocole utilisé, 300 résultats ont été obtenus dont 298 d’entre eux ont donné un résultat nul malgré qu’un souffle était délivré alors que le sujet mâchait de la gomme en même temps. Les deux seuls résultats positifs l’ont été avec la même marque, soit Trident Splash, fraise avec kiwi, qui a donné à la fois une réponse faible (<10 mg / 100 mL) et brève (<1 minute) sur les modèles Alco-Sensor® IV DWF et Alcotest® 7410 GLC. Une analyse par chromatographie en phase gazeuse a montré que de l’éthanol à environ 0,05% (p/p) était présent dans cette saveur. Associé au fait qu’un individu ne doit avoir aucune substance dans la bouche lorsqu’il est appelé à souffler dans de tels appareils, ces résultats réfutent toute suggestion à l’effet que ces gommes contenant des polyalcools ont la capacité de produire un résultat positif sur les appareils de mesure de l’alcool dans l’haleine utilisés dans le cadre des interventions des agents de la paix.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".