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Enregistrement W4252280298 · doi:10.1002/0471238961.refrriga.a01

Refractories, Industrial

2012· other· en· W4252280298 sur OpenAlexaff
Michel Rigaud

Notice bibliographique

RevueKirk-Othmer Encyclopedia of Chemical Technology · 2012
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaw materialCeramicMaterials scienceScope (computer science)Construction engineeringProcess engineeringComputer scienceMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Some definitions and criteria for classification of refractories as engineering materials are given. How they are made, and information is given on how production of refractories results from the culmination of many different technologies, and that they are tailored to meet very specific needs and construction. The raw materials to make refractories: oxides, carbons, other non‐oxides, other chemicals, including cements and fibers (organic, metallic, ceramic) are detailed, distinguishing for each category between the ores, the minerals and the raw material Information on the characteristics of refractories as engineered materials include: properties versus the characteristics, the scales (magnification) and the hierarchy of structures; testing methods and the physical, mechanical and chemical characteristics of the refractories (and raw materials); properties of pure oxides and other synthetic products, relevant for the refractories products. Refractory lining design, selection of products, construction, installation, and maintenance are major points covered. The materials and the construction of lining (including anchoring), state of stresses in linings, the gradient of temperature in use, and all other process variables, 1‐2‐3 walls, insulating, heat transfer calculations, listing of properties for selected materials are given. Detailing the use of refractories in various industrial applications fall outside the scope of this article, but several sources of references have been provided.

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), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,572
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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