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Enregistrement W2034402516 · doi:10.1016/s0026-0657(01)80362-3

Comparison of non-destructive flaw detection methods in PM

2001· article· en· W2034402516 sur OpenAlexaff
Mathieu Gagné, Matthieu Guillot

Notice bibliographique

RevueMetal Powder Report · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Destructive Testing Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlloyMaterials scienceDissolutionKineticsLeaching (pedology)MetallurgyFEALPrecipitationSiliconChemical engineeringYield (engineering)CrackingPhase (matter)Refining (metallurgy)Composite materialIntermetallicChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The kinetics of refinement of Fe-Si alloys by acid leaching is affected by their structural state. Two different phase constitutions were studied to access this effect: an industrial alloy with a low AlCa ratio and a laboratory-prepared alloy with a high Al content. The first contains silicon, FeSi2 (tet.), FeSi2 (orth.), beyond a quaternary phase Fe-Al-Si-Ca (Caalsifer), CaAi2Si1.5, CaSi2, Al-Fe-Si as minor phases. The precipitation of Al-Fe-Si phases is induced in the second by the high AlCa ratio. In a previous study, leaching experiments by a two-step procedure have shown that Ca-Al-Si, Caalsifer and Al-Fe-Si phases are more soluble. The Cracking Shrinking Model (CSM) was applied to explain the behaviour of the industrial alloy. In the present study, it is shown that the same model applies to the kinetics of dissolution of the laboratory-prepared alloy and also, that an adequate control of FeAl vs. SiCa ratios may improve the attainable refining yield.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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