MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2791651064 · doi:10.1088/1755-1315/128/1/012170

Skateboard deck materials selection

2018· article· en· W2791651064 sur OpenAlexafffund
Liu Haoyu, Tasha Coote, Aiolos, Charlie Charlie

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation Safety and Impact Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésMaterial selectionMaterials scienceFracture toughnessComposite materialBrittlenessAlloyDeckToughnessMaterial propertiesTitaniumBrittle fractureFracture (geology)Titanium alloyStructural engineeringMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this project was to identify the ideal material for a skateboard deck under $200 in price, minimizing the weight. The material must have a fracture toughness of 5 MPa/m2, have a minimum lifetime of 10, 000 cycles and must not experience brittle fracture. Both single material and hybrid solutions were explored. When further selecting to minimize weight, woods were found to be the best material. Titanium alloy-wood composites were explored to determine the optimal percentage composition of each material.A sandwich panel hybrid of 50% titanium alloy and 50% wood (Ti-Wood) was found to be the optimum material, performing better than the currently used plywood.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIOP Conference Series Earth and Environmental ScienceMême sujetTransportation Safety and Impact AnalysisTravaux en français237 207