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Enregistrement W2040008406 · doi:10.3139/146.101267

Re-optimization of the Mg–Sb system under topological constraints

2006· article· en· W2040008406 sur OpenAlexaff
Dmitri V. Malakhov, Thevika Balakumar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Materials Research (formerly Zeitschrift fuer Metallkunde) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermodynamic and Structural Properties of Metals and Alloys
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhase diagramMaterials sciencePhase (matter)Optimization problemSpinodal decompositionTopology (electrical circuits)MiscibilitySyntaxMathematical optimizationThermodynamicsComputer scienceAlgorithmMathematicsPhysicsComposite materialCombinatoricsArtificial intelligencePolymerQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Non-existing inverted miscibility gaps in the liquid phase at high temperatures, reappearance of the liquid phase at low temperatures or reappearance of a solid phase at elevated temperatures, and other “approximation phantoms” sometimes result from thermodynamic assessments. A method for struggling against such artifacts is proposed. The method is based on introducing a sufficiently dense mesh of knots (not related to experimental points utilized in the optimization) and ensuring that specific inequality conditions (topological constraints) governing the appearance of the phase diagram are satisfied in these knots. It is shown that the syntax of the language describing conditions and experiments in the PARROT module of Thermo-Calc is suitable for performing such optimization. The workability of the approach proposed is exemplified by carrying out a re-optimization of the Mg–Sb system.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations9
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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