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Enregistrement W2087658235 · doi:10.1149/1.2181437

Using Multi-Pseudocriteria and Fuzzy Outranking Relation Analysis for Material Selection of Bipolar Plates for PEFCs

2006· article· en· W2087658235 sur OpenAlexafffund
Ali Shanian, O. Savadogo

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesPolytechnique Montréal
Mots-clésELECTRERanking (information retrieval)WeightingSelection (genetic algorithm)Material selectionRelation (database)Stability (learning theory)Computer scienceElectrolyteSet (abstract data type)Mathematical optimizationMatrix (chemical analysis)Fuzzy logicMultiple-criteria decision analysisMathematicsOperations researchMaterials scienceChemistryArtificial intelligenceData miningChromatographyElectrodeMachine learningComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multiple pseudocriteria and fuzzy outranking relations were used to demonstrate a new approach for the material selection of the bipolar plate of polymer electrolyte fuel cells (PEFCs). By introducing a decision matrix, the revised Simos method is used to define a set of weighting factors and to perform the ranking stability analysis. A list of all possible choices from the best to the worst is then obtained using the ELECTRE III method (Elimination and Choice Translating Reality III) by taking into account all materials selection criteria, including the cost criterion. Finally, for a given case study, similarities and differences observed between the results of the proposed approach and those of earlier works are discussed. It was concluded that this approach can be used to identify an effective material for bipolar plate application in polymer electrolyte membrane fuel cells.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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