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Enregistrement W2335016541 · doi:10.1515/htmp-2014-0016

Phosphate Capacities of CaF <sub>2</sub> -MgO and CaF <sub>2</sub> -CaO-MgO Slags

2014· article· en· W2335016541 sur OpenAlexaff
Fatemeh Akbari, C.A. Pickles

Notice bibliographique

RevueHigh Temperature Materials and Processes · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphateMaterials sciencePhosphorusPartition (number theory)Partition coefficientAlloyMetallurgyInorganic chemistryChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Previously published sulphide capacity data and thermodynamic arguments have been employed to calculate the phosphate capacities and the phosphorus partition ratios between a molten carbon saturated iron alloy and binary CaF 2 -MgO slags and also ternary CaF 2 -CaO-MgO slags at 1450 °C. For the CaF 2 -MgO binary system, a linear relationship was found between the phosphate and the sulphide capacities as follows: log = 1.2 log C s + 25.2. For the ternary CaF 2 -CaO-MgO system at 1450 °C, the logarithm of the calculated phosphate capacities ranged from 19.47 to 20.15. With the addition of CaO, the phosphate capacities initially increased, reached a maximum and then decreased slightly. The addition of MgO to the CaF 2 -CaO system resulted in a decrease in the phosphate capacity. The calculated phosphorus partition ratios increased slightly with increasing mole fraction of CaO in the ternary 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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