YX-IDCRC: a general approach for calculating interdiffusion coefficients from raw experimental data and its application
Notice bibliographique
Résumé
The Boltzmann-Matano method and its derivatives are widely used approaches for calculating interdiffusion coefficients. However, raw practical C-x curves typically have to be modified to fit with various functions due to their fluctuations, failing to reflect their essential characteristics. Herein, we introduce YX-IDCRC and YX-IDCRC software to calculate the interdiffusion coefficient using raw C-x curves. Firstly, we apply YX-IDCRC for the ideal (not fluctuate) and simulated (with noises) data, the calculated average of the ideal data closely matches the reported result. Secondly, we propose a method to determine the FWHM interval and distinguish the abnormal points by examining the calculated. Thirdly, we prepare the Cr2O3-CaO diffusion couples in the Fe2O3 matrix, and the average at 1273, 1298, 1323, and 1348 K are calculated as 3.10×10−9, 4.82×10−9, 7.02×10−9, and 2.4×10−8 cm2·s−1, respectively. Deduction from the Arrhenius equation indicates the diffusion activation energy (ED) as 369.97±51.80 kJ·mol−1, which lies in the reported results and verifies the reliability of YX-IDCRC on the practical diffusion systems. Finally, the supervision of limitation and applicability indicates that YX-IDCRC is applicable for the binary or pseudo-binary systems with S- or half-S-shape C-x curves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».