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Enregistrement W4297024539 · doi:10.1155/2022/7105770

Tribological Behavior of AA7075 Reinforced with Ag and ZrO2 Composites

2022· article· en· W4297024539 sur OpenAlexaff
C. R. Mahesha, R. Suprabha, M. Mahaveer Sree Jayan, Shilpa Kulkarni, Aman Sharma, Essam A. Al‐Ammar, Sohail M.A.K. Mohammed, Ram Subbiah, Agonafir Alemayehu

Dossier post-publication

NatureRetraction
MotifCompromised Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Investigation by Third Party;Paper Mill;Unreliable Results and/or Conclusions;
Date12/29/2023 0:00
Signalé par OpenAlex ?Oui

Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».

Notice bibliographique

RevueAdvances in Materials Science and Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésMaterials scienceComposite materialTribologyUltimate tensile strengthComposite numberReinforcementTaguchi methodsDelamination (geology)Dispersion (optics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, an AA7075 composite material with a varying weight percentage of silver and zirconium oxide reinforcement is examined in terms of its properties. Reinforcement quantities ranging from 0, 4, 8, 12, and 16 wt % were combined with the matrix using the in-situ technique of stir casting in the field. Tensile, mechanical hardness, and compressive strength were assessed in accordance with the standard. The X-ray diffraction and EDS were utilized to analyze AA7075 composites for the distribution and dispersion of particles. Different input parameters such as load (N), composites (wt %), and velocity (m/s) were used to evaluate wear resistance when using the pin-on-disc method. The wear rate (mm/m) was estimated for every weight percent of reinforced mass loss (g). Optimization methods such as Taguchi and analysis of variance were used to determine the AA7075’s optimal processing parameters and composites that were the most significant. In order to identify the best genetic algorithm results, theoretical and experimental results were evaluated.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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