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Enregistrement W4229050712 · doi:10.3749/canmin.2100010

Effects of Grain Size, Cooling Rate, and Sample Preparation on the Phase Transition from Protoenstatite to Clinoenstatite

2022· article· en· W4229050712 sur OpenAlexvenueno aff
Shugo Ohi, Tatsuya Osako, Akira Miyake

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Mineralogist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced ceramic materials synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrain sizeMaterials scienceNucleationPolishingGrindingMetallurgyAnalytical Chemistry (journal)MartensiteComposite materialChemistryMicrostructureChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT X-ray diffraction experiments were carried out with protoenstatite, chemical composition Mg2Si2O6, in order to clarify the conditions under which protoenstatite can be retained at room temperature. Our results show that grain size, cooling rate, and shear stress during sample preparation clearly affect the transition from protoenstatite to clinoenstatite. Smaller protoenstatite grains were more likely to be retained, and the relationship between the retained volume ratio of the protoenstatite and grain size was statistically consistent with martensitic nucleation. The most protoenstatite was retained in the experiment using a cooling rate of 3 °C/min; the retained volume ratio decreased in experiments with both faster and slower cooling rates. The martensitic transformation of protoenstatite to clinoenstatite is promoted by shear stress caused by a fast cooling rate. Shear stress caused by grinding and polishing also promotes the transformation, but ion milling, used to prepare samples for transmission electron microscope observation, leaves the protoenstatite unchanged. Therefore, samples including protoenstatite should be prepared without producing shear stress so that the protoenstatite can be observed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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