MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380677216 · doi:10.36524/ric.v9i2.1878

AVALIAÇÃO DA REMOÇÃO DE MANCHA DE OXIDAÇÃO POR MEIO DA UTILIZAÇÃO DE SOLUÇÃO REMOVEDORA DE MANCHAS EM QUARTZITO VANCOUVER

2023· article· pt· W4380677216 sur OpenAlexaboutno aff
Rodrigo Carneiro Novaes, Daniel Vale

Notice bibliographique

RevueRevista Ifes Ciência · 2023
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesChemistryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As manchas de oxidação representam uma patologia cromática que provoca uma desvalorização comercial do material pétreo. A presença das manchas de oxidação do quartzito Vancouver pode estar relacionada à presença de minerais de óxido/hidróxido de ferro, presentes como minerais secundários na rocha. A partir deste problema, estudaram-se métodos para remoção destas manchas utilizando soluções ácidas em diferentes metodologias, tais como: aplicação na superfície da chapa e imersão da chapa em tanque com solução removedora de manchas. A interação das soluções removedoras de manchas com a rocha foi analisada por meio de análise computacional com o software ImageJ e análise de brilho com o medidor de brilho NovoGloss. O objetivo foi avaliar o resultado da remoção das manchas entre as diferentes metodologias de tratamento. De acordo com o trabalho, o tratamento com aplicação de ácido na chapa apresentou um melhor resultado de brilho, apresentando variação positiva no brilho em 9 das 12 amostras. De acordo com a análise computacional, o tratamento com a imersão da chapa apresentou um melhor resultado quando o parâmetro avaliado foi variação no clareamento. Contudo, o tratamento com aplicação da solução removedora de manchas na superfície da chapa apresentou um melhor resultado quando o parâmetro avaliado foi o número de amostras clareadas. Diante do comentado, foi possível notar que o tratamento por imersão apresentou um melhor resultado na remoção das manchas.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,272 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista Ifes CiênciaMême sujetMinerals Flotation and Separation TechniquesTravaux en français237 207