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Enregistrement W1527870364 · doi:10.1002/9783527647026.ch3

Quasi‐Static Fracture Tests

2012· other· en· W1527870364 sur OpenAlexaff
Raymond A. Pearson, B.R.K. Blackman, R.D.S.G. Campilho, M.F.S.F. de Moura, Nuno Dourado, Robert Adams, David Dillard, J.H.L. Pang, Peter Davies, A. Ameli, S. Azari, M. Papini, J.K. Spelt, Edoardo Nicoli, Hitendra K. Singh, Charles E. Frazier, S. Giannis, Keith Armstrong, Neal Murphy, Luiz F. Kawashita

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Behavior of Composites
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialFracture toughnessTest fixtureAdhesiveFracture (geology)BendingCantileverStructural engineeringFixtureBeam (structure)Mixed modeEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter contains sections titled: Measuring Bulk Fracture Toughness Quasi-Static Fracture Tests: Double Cantilever Beam and Tapered Double Cantilever Beam Testing End-Notched Flexure Mode II Fracture Characterization of Bonded Joints Using the ELS Test The Notched Torsion Test to Determine the Mode III Fracture Properties of Adhesives Other Mixed Mode Adhesive Fracture Test Specimens Compact Mixed Mode (CMM) Fracture Test Method Mixed Mode Bending (MMB) with a Reeder and Crews Fixture Mixed Mode Fracture Testing Fracture of Wood Double Cantilever Beam (DCB) Specimens The T-Peel Test Peel Testing at 180° The Floating Roller Peel Test Climbing Drum Peel Test The Analysis of Peel Tests References

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0490,004

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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