MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3095880688 · doi:10.1017/exp.2020.32.pr2

Review 2: Effect of rapid cooling on rock strength reduction after microwave irradiation

2020· peer-review· en· W3095880688 sur OpenAlexfundaboutno aff
E. Jerby

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced materials and composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésUltimate tensile strengthExcavationMicrowaveMicrowave irradiationStrength reductionMining engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceGeotechnical engineeringEngineeringForensic engineeringComposite materialStructural engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A variety of machines are currently being used for mechanical excavation in mining and civil industries. A series of research works have been conducted at McGill University in the past decade to study the effects of microwave (MW) irradiation on rock mechanical properties. The idea is to enhance the excavation performance by improving the rate of penetration and decreasing the wear rate on the cutting tools. These two effects would eventually translate into economic benefits for mine operators. The effectiveness of MW on weakening rocks is proven, however the most efficient method to employ MW in mines is still under investigation. This article presents some experimental results on the effects of cooling- rate on rock strength. Brazilian Tensile Strength (BTS) of microwave treated samples were compared in natural air-cooled and water rapid-cooled conditions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,114
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)0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced materials and compositesTravaux en français237 207