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Enregistrement W2965149626

Закономерности изменения качества кокса в зависимости от сырьевой базы ЦОФ “Кузнецкая” и ОУОУ ЕЗСМК

2017· article· ru· W2965149626 sur OpenAlexaff
Ю. А. Золотухин, С. Н. Голубцов, К. П. Каракаш

Notice bibliographique

RevueЧЕРНАЯ МЕТАЛЛУРГИЯ. Бюллетень научно-технической и экономической информации · 2017
Typearticle
Langueru
DomaineEnergy
ThématiqueCoal and Coke Industries Research
Établissements canadiensEVRAZ (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaw materialCoalEnvironmental scienceWaste managementBase (topology)Coal preparation plantPulp and paper industryMining engineeringEngineeringChemistryMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of the experimental investigations into the components of the coal charge materials included in the raw material base for coking at the Kuznetskaya Central Concentration Plant and EZSMK Coal Concentration Installation Department as well as the concentrates of the concentration plant included in the raw material base for coking at the AO EVRAZ ZSMK and other concentrates of the Kuznetsk Basin have been presented. The regularities in the formation of the indicators of the coke CSR/CRI depending on the variations of the raw material base at the Kuznetskaya Central Concentration Plant and EZSMK Coal Concentration Installation Department have been established.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0200,012
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,049

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,258 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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