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Record W6986761575

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

2017· other· fr· W6986761575 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2017
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsNucleofectionFilter (signal processing)Context (archaeology)Limiting
DOInot available

Abstract

fetched live from 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

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.005

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.223 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes2
Has abstractyes

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