MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3024922642 · doi:10.33262/concienciadigital.v3i1.2.1202

Simulación de esfuerzos mecánicos sobre las férulas para miembros superiores

2020· article· es· W3024922642 sur OpenAlexvenueno aff
Edwin Rodolfo Pozo Safla, Sócrates Miguel Aquino Arroba, Geovanny Guillermo Novillo Andrade, Edwin Andres Castelo Guevara

Notice bibliographique

RevueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety in Workplaces
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La simulación computacional apoyada del software CAE ayuda a validar los prototipos, los mismos que tienen características de funcionalidad es decir que están sometidas a cargas operativas, la simulación se basa en la aplicación de las etapas de preproceso, proceso y postproceso. En la etapa del preproceso se determina las condiciones geométricas de las férulas las mismas que son obtenidas mediante la aplicación de la ingeniería inversa como es el escaneo en 3D, en esta etapa se definirá el tipo de material con la que se construirá la férula para esta investigación se propone el material PLA (Polylactic Acid), se establece las condiciones de contorno que son las restricciones de funcionamiento al igual que las cargas que serán sometidas, se establece una análisis de la calidad de malla para que los resultados lleguen a converger. En la etapa de proceso se establecen parámetros de resolución en función de los resultados que se requieren obtener análisis mecánico estructural junto con una herramienta de optimización topológica. En la etapa de postproceso, se estable los resultados de deformación y esfuerzos que son producidos por la acción de las cargas actuantes en la férula, donde se puede establecer algunas imperfecciones sobre la superficie de la férula, con la información proporcionada de análisis CAE, se llega a determinar su correcto funcionamiento y resistencia mecánica para la etapa final que es la manufactura.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,321 · 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'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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConcienciaDigitalMême sujetOccupational Health and Safety in WorkplacesTravaux en français237 207