MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405109561 · doi:10.17580/tsm.2024.11.02

Researches on promising nickel products production

2024· article· en· W4405109561 sur OpenAlexaboutno aff
Е. А. Baronin, А. V. Shevcov, P. V. Smirnov

Notice bibliographique

RevueTsvetnye Metally · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNickelProduction (economics)Biochemical engineeringMetallurgyMaterials scienceEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metallic nickel is being used for a long time in a wide range of products, from special and decorative coatings to special alloys and chemical current sources. As the scope of consumption expands, the range of metal manifacturers is systematically expanding. Currently, the metal products market is saturated with offers from foreign representatives of the metallurgical industry, including Indonesia, the Philippines, New Caledonia, Canada, Australia, China, Brazil, the USA. In connection with the current situation, JSC Kola MMC has set and is solving the problem of expanding the product line with the release of the most appealing products for the consumer, specifically high-purity premium brands with improved weight and size characteristics and a special shape, for various intermediate and final production. Employees and specialists of the enterprise daily solve problems related to the cathode nickel production of increased thickness, the quality characteristics of which are not inferior to offers from similar industries. Also, with the development of new production areas (additive technologies) and improvement of existing production ways of special nickel-based alloys, specialists of JSC Kola MMC are developing a production technology of small-sized forms of cathode nickel, resembling rondelles in their shape. This article describes the most up-to-date information about the scale in nickel production in the world and the achievements of JSC Kola MMC in solving global production problems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTsvetnye MetallyMême sujetMaterial Properties and ApplicationsTravaux en français237 207