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Enregistrement W2992978478

Quantification and comparison of selected material properties for anti-fatigue mats to investigate vibration transmission reduction potential

2011· article· en· W2992978478 sur OpenAlexaffvenue
Danielle Boucher, Michele Oliver, Tammy Eger

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensLaurentian UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationReduction (mathematics)StiffnessStructural engineeringPost hocTransmission (telecommunications)Compression (physics)Post-hoc analysisBonferroni correctionMaterials scienceFactorial experimentComposite materialMathematicsEngineeringAcousticsStatisticsOrthodonticsMedicineGeometryPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selected material properties are qunatified and compared for anti-fatigue mats to investigate vibration transmission reduction potential. Twenty-four, approximately equal small samples were cut from each mat and weighed and compression tested using an Instron universal testing machine. Factorial ANOVA results reveal significant differences between mats and speeds for all variables. Bonferroni post-hoc procedures revealed that the faster speed resulted in higher values and differences re also observed between mats. A number of significant two-way interactions were observed and these interactions reveal that mat types do not all follow the same trend for different loading speeds and forces. The 3M Safety-Walk showed the highest stiffness followed by the GO Resilient mat.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,422

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,180 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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