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Enregistrement W3194330753 · doi:10.11606/t.3.2020.tde-10082021-145639

Cinética de flotação de silicatos: macro e micro abordagem.

2020· dissertation· pt· W3194330753 sur OpenAlexaff
André Soares Braga

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensProfessional Engineers Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesChemistryPhysicsMineralogyMaterials scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AGRADECIMENTOSO autor expressa sua gratidão àqueles que definitivamente contribuíram para que esta tese fosse elaborada e devidamente fundamentada: Ao Professor Laurindo de Salles Leal Filho, pela orientação, acadêmica e profissional, tenazmente dedicada desde o primeiro dia em que entrei no LFQI.Ao amigo e Dr. Thiago Cesar de Souza Pinto, por ser um dos grandes colaboradores deste trabalho e por contribuir significativamente para meu crescimento profissional.À amiga e técnica Ivani Villanova pelos anos de convivência, por seu exemplo de vida, pelos cafés com bolos de goiabada, pela paciência e principalmente pelas críticas, pois foi "pegando no meu pé" que muito me ensinou.À amiga e pesquisadora Lívia Marques Faustino pela parceria e franca colaboração.À Profª Patrícia Matai pela confiança em mim depositada na condução de diversos projetos de pesquisa, além de sempre capitanear ótimas e interessantes conversas.À Eva França, uma super secretária que muito me auxiliou em várias ocasiões.Ao Instituto Tecnológico Vale pelos investimentos para realização das campanhas de amostragem e pela oportunidade de crescer e aprender simultaneamente.À empresa Vale S/A pela oportunidade de estudar dois complexos e interessantes circuitos industriais de flotação, fornecendo materiais humanos e estrutura para a difícil execução das grandes campanhas de amostragem.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,281 · 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'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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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