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Enregistrement W4233494351 · doi:10.20944/preprints201802.0040.v1

Hard Coating is Because of Oppositely Worked Force-Energy Behaviors of Atoms

2018· preprint· en· W4233494351 sur OpenAlexfundno aff
Mubarak Ali, Esah Hamzah, Mohd Radzi Mohd Toff

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésClampingCoatingMaterials scienceNanotechnologyElectronMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coatings of specific materials in few atoms of thickness to several microns on certain substrate is the basic need of society and they attend the regular attention of scientific community working in different domains; decorative and protective coatings, transparent and insulating coatings, coating medical implants and surgical instruments, coatings for drug delivery and security purposes, ultra-precision machine coatings, coating cutting tools, coatings for MEMS and NEMS, and so on. Different coatings develop under significant composition of atoms where certain force-energy behaviors provide the provision for electrons (of gas atoms) to deal double clamping of energy knots of unfilled states (of solid atoms). Under certain process conditions, different nature atoms oppositely-switch force-energy behaviors to the ones originally owned where they locate common mid-points of their ground points at accommodating level resulting into deal binding. Because of adjusting contraction-expansion of clamping energy knots under varying potential energy of electrons, they develop structure of their atoms termed as hard coating, which is known since antiquity. Different properties and characteristics of hard coatings like hardness, adhesion, roughness and friction coefficient, etc. are emerged under attained mid-points of transformed atoms in evolving structure. This work describes the science of depositing hard coating opening several new areas. Keywords: Hard coating; TiN; Atomic nature; Expansion and contraction of clamping energy knot; Potential energy of electron; Ground point; Structure evolution

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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