MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2016185677 · doi:10.1088/0953-8984/19/20/205148

A rheological model for glassforming silicate melts in the systems CAS, MAS, MCAS

2007· article· en· W2016185677 sur OpenAlexaff
Daniele Giordano, James K. Russell

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Condensed Matter · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscosityRheologyThermodynamicsSilicateSlippingComposition (language)Materials scienceGibbs free energyChemical compositionMineralogyChemistryMathematicsPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viscosity is the single most important property governing the efficacy, rates, and nature of melt transport. Viscosity is intimately related to the structure and thermodynamics properties of the melts and is a reflection of the mechanisms of single atoms slipping over potential energy barriers. The ability to predict melt viscosity accurately is, therefore, of critical importance for gaining new insights into the structure of silicate melts. Simple composition melts, having a reduced number of components, offer an advantage for understanding the relationships between the chemical composition, structural organization and the rheological properties of a melt. Here we have compiled a large database of ∼970 experimental measurements of melt viscosity for the simple chemical systems MAS, CAS and MCAS. These data are used to create a single chemical model for predicting the non-Arrhenian viscosity as a function of temperature (T) and composition (X) across the entire MCAS system. The T-dependence of viscosity is accounted for by the three parameters in each of the model

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,275
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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physics Condensed MatterMême sujetMaterial Dynamics and PropertiesTravaux en français237 207