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Electroplating

2004· other· en· W4211116683 sur OpenAlexaff
Mordechay Schlesinger

Notice bibliographique

RevueKirk-Othmer Encyclopedia of Chemical Technology · 2004
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroplatingElectroformingPlating (geology)ElectronicsNanotechnologyCathodic protectionCorrosionMaterials scienceMetallurgyComputer scienceEngineeringElectrical engineeringLayer (electronics)ChemistryElectrodePhysicsElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Electroplating has, over recent decades, evolved from an art to an exact science. This development is seen as responsible for the ever‐increasing number and widening types of applications of this branch of practical science and engineering. Some of the technological areas in which means and methods of electroplating constitute an essential component are all aspects of electronics: macro and micro, optics, opto‐electronics, and sensors of most types, to name only a few. In addition a number of key industries such as the automobile industry (that uses, for example, chrome plating to enhance the corrosion resistance of metal parts) adopt the methods even where other methods, such as evaporation, sputtering, chemical vapor deposition (cvd) and the like are an option. That is so for reasons of economy and convenience. By way of illustration it should be noted that modern electroplating equips the practitioner with the ability to predesign the properties of surfaces and in the case of electroforming those of the whole part. Furthermore, the ability to deposit very thin multilayers (less than a millionth of a cm) via electroplating represents yet a new avenue of producing new materials. A brief historical discussion, the process of electroplating, preparatory (cleaning) steps required, bath formulations, operation conditions as well as the properties of deposits are presented. Recent key changes in the electroplating industry receive special emphasis.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,012

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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