MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409554692 · doi:10.5006/s2002-00017

The Rough, the Smooth and the Ugly - an Overview of Anti-Slip Coatings for Structural Steel

2002· article· en· W4409554692 sur OpenAlexaboutno aff
Mike O’Donoghue, Ron Garrett, J.C.P. Garrett, Vijay Datta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D IC and TSV technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSlip (aerodynamics)MetallurgyComposite materialEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since their development in the early 90s to help prevent slip and fall accidents and avert workers compensation claims, anti-slip coating systems have been successfully applied in Western Canada on up to 25,000 tons of structural steel. Polyurethane finish coats that contain judiciously selected polyolefin bead media have been found to greatly improve the footing for ironworkers during erection of structural steel and also improve the loading and unloading of steel beams. This paper describes the process in solving the ironworkers safety concerns with anti-slip coating systems for structural steel. Aspects of slipping have been outlined as well as current SSPC-AISC task force activity in testing for slip resistance. The results of the author's studies to measure slip indices of 20 coating systems (with four different types of generic finishes) have been discussed. The results are important in light of the fact that for structural steel on new construction, over the next 5 years OSHA will phase-in the requirement for anti-slip coatings to have a slip index value of 0.5 English slip units (ESU). Case histories exemplify the success of anti-slip coating systems in new construction projects in the pulp and paper industry.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujet3D IC and TSV technologiesTravaux en français237 207