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Enregistrement W2943020419 · doi:10.36443/10259/5069

Investigación sobre propiedades de nuevos fluidos industriales de bajo impacto ambiental como sustitutivos de gases fluorados para reducción del cambio climático

2018· dissertation· es· W2943020419 sur OpenAlexaboutno aff
Natalia Muñoz-Rujas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsThermodynamicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A lo largo de los últimos 40 años, y a expensas de los Protocolos de Montreal (1987), Kyoto (1997), y más recientemente el Acuerdo de París (2015), se han ido desarrollando nuevas alternativas de fluidos medioambientalmente más limpios con respecto a los ampliamente utilizados fluorocarbonos (CFCs, HCFCs, HFCs, PFEs, etc), para su empleo en multitud de aplicaciones como son la refrigeración, limpieza de precisión, fluidos de transferencia de calor, entre otros. Los hidrofluoroéteres (HFEs) se presentan como una buena opción dadas sus propiedades termofísicas, y su bajo impacto sobre el medio ambiente. Esta Tesis ha basado su objetivo en la caracterización experimental de varias propiedades termofísicas (equilibrios líquido-vapor, densidad a alta presión, viscosidad a alta presión, velocidad del sonido a alta presión, y capacidades caloríficas), de cuatro hidrofluoroéteres de alto peso molecular, y de sus mezclas binarias con alcoholes o éteres. Para las propiedades obtenidas se han aplicado correlaciones a distintas ecuaciones, así como modelos matemáticos.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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