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Enregistrement W4403817100 · doi:10.1080/00084433.2024.2419689

YX-IDCRC: a general approach for calculating interdiffusion coefficients from raw experimental data and its application

2024· article· en· W4403817100 sur OpenAlexafffund
Hongrui Yue, Zhi-Hao Huo, Xiangxin Xue, Jing Liu

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRaw dataMaterials scienceThermodynamicsEnvironmental scienceMathematicsPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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