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Enregistrement W3082641750 · doi:10.1002/maco.202011777

Investigation of steel corrosion in MX80 bentonite at 120°C

2020· article· en· W3082641750 sur OpenAlexaff
Hélène Lotz, Charly Carrière, Christian Bataillon, Emmanuel Gardès, I. Monnet, Eddy Foy, Michel L. Schlegel, James J. Dynes, Delphine Neff, Florence Mercier‐Bion, Philippe Dillmann

Notice bibliographique

RevueMaterials and Corrosion · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMaterials scienceBentoniteTransmission electron microscopyMicrostructureScanning electron microscopeCorrosionMagnetiteMetallurgyMetalLayer (electronics)Raman spectroscopyPorositySilicateComposite materialChemical engineeringNanotechnologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Corrosion experiments were performed on two metallic substrates, a ferritic–pearlitic steel (P285NH) and a ferritic one (Armco), in silicate environment during 30 days at 120°C. Corrosion products were characterized in terms of morphology (scanning electron microscope and transmission electron microscopy), composition (energydispersive X‐ray spectroscopy) and structure (µ‐Raman, selected area electron diffraction, X‐ray absorption near edge structure). Results show a nanometric inner layer made of compact and adherent nanocrystallized magnetite with, locally a thickness up to several micrometers due to the metal microstructure. An outer layer of Fe‐rich phyllosilicate, smectite and serpentine, more porous than the inner one and poorly adherent is observed around both the samples.

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 enseignants0,004
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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