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Enregistrement W2489887215 · doi:10.5772/61498

Radiation Effects in Materials

2016· book· en· W2489887215 sur OpenAlexfundno aff
Waldemar Alfredo Monteiro

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2016
Typebook
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh-Velocity Impact and Material Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentro de Investigaciones en OpticaBasic Energy SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational University of Science and TechnologySlovak Academic Information AgencyState Fund for Fundamental Research of UkraineRussian Science FoundationMinistry of Education and Science of the Russian FederationRussian Academy of SciencesAgenția Spațială RomânăRussian Foundation for Basic ResearchUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiOffice of ScienceSSN College of EngineeringU.S. Department of Energy
Mots-clésRadiationMaterials scienceElectronIonIonic bondingRadiation damageChemical physicsIrradiationProjectileElectromagnetic radiationWavelengthNanotechnologyOpticsChemistryOptoelectronicsNuclear physicsPhysicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of radiation effects has developed as a major field of materials science from the beginning, approximately 70 years ago. Its rapid development has been driven by two strong influences. The properties of the crystal defects and the materials containing them may then be studied. The types of radiation that can alter structural materials consist of neutrons, ions, electrons, gamma rays or other electromagnetic waves with different wavelengths. All of these forms of radiation have the capability to displace atoms/molecules from their lattice sites, which is the fundamental process that drives the changes in all materials. The effect of irradiation on materials is fixed in the initial event in which an energetic projectile strikes a target. The book is distributed in four sections: Ionic Materials; Biomaterials; Polymeric Materials and Metallic Materials.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,015

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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