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Enregistrement W1523089760

Corrosion resistance of hot-dip Zn-6%Al-3%Mg alloy coated steel sheet used in automotive parts

2013· article· en· W1523089760 sur OpenAlexaboutno aff
Masaaki Uranaka, Takeshi Shimizu

Notice bibliographique

RevueFrattura ed Integrità Strutturale · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionMaterials scienceMetallurgyAlloyGalvanizationCoatingSubstrate (aquarium)Layer (electronics)Composite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the purpose of applying hot-dip Zn-6%Al-3%Mg alloycoated steel sheet (“Zn-Al-Mg”) to automotive parts, wecompared and investigated the corrosion resistance of Zn-Al-Mg and ordinary materials treated using a conventionalrustproofing method (“post-Zn-coated material”) exposedto accelerated corrosion test environments. We alsocollected automotive parts made from Zn-Al-Mg fromvehicles that had been driven for three to five years inCanada to examine corrosion resistance capabilities whenexposed to actual vehicle environment conditions. Wefound that Zn-Al-Mg exhibited better corrosion resistancethan post-Zn-coated material, even at portions where thesteel substrate was exposed (along cut edges and in bentor spot-welded portions). Such Portions of the Zn-Al-Mgwere observed as being covered by fine and dense Zncorrosion products containing Mg, which suppressescathode reactions (dissolved oxygen reduction reactions).As a result, elution of the coating layer around such portionswas suppressed and favorable corrosion resistancemaintained. The flat and bent portions of automotive partsmade of Zn-Al-Mg collected from actual vehicles werecovered by fine and smooth corrosion products, with onlylittle corrosion being observed. It was thus confirmed thatZn-Al-Mg also exhibits excellent corrosion resistance in anactual vehicle environment.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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