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Enregistrement W22379718 · doi:10.5209/rev_sjop.2012.v15.n1.37335

GRAIN REFINEMENT OF PURE MAGNESIUM USING ROLLED ZIRMAX® MASTER ALLOY (MG-33.3ZR)

2003· article· en· W22379718 sur OpenAlexaboutno aff
Ma Qian, David St John, M. T. Frost, Matthew Barnett

Notice bibliographique

RevueMagnesium technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZirconiumMaterials scienceIngotAlloyMetallurgyMagnesiumZirconium alloyMicrostructureRefining (metallurgy)Particle (ecology)Particle sizeChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyses the relationships between patients' dispositional optimism and pessimism and the coping strategies they use. In addition, the coping strategies repercussions on adjustment to chronic pain were studied. Ninety-eight patients with heterogeneous chronic pain participated. The assessment tools were as follows: Life Orientation Test (LOT), the Vanderbilt Pain Management Inventory (VPMI), the McGill Pain Questionnaire (MPQ), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), and the Impairment and Functioning Inventory for Chronic Pain Patients (IFI). The hypothetical model establishes positive relationships between optimism and the use of active coping strategies, whereas pessimism is related to the use of passive coping. Active coping is associated with low levels of pain, anxiety, depression and impairment and high levels of functioning. However, passive coping is related to high levels of pain, anxiety, depression and impairment and low levels of functioning. The hypothetical model was empirically tested using the LISREL 8.20 software package and the unweighted least squares method. The results support the hypotheses formulated regarding the relations among optimism, pessimism, coping and adjust of chronic pain patients. By analysing optimism among chronic pain patients, clinicians could make better predictions regarding coping and adjustment.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0060,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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