MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413167743 · doi:10.1002/admi.202500383

Reduced Passivity and Enhanced Pitting Around Crack Tip Measured Using Scanning Electrochemical Cell Microscopy

2025· article· en· W4413167743 sur OpenAlexafffund
Sarah R. Yassine, Egor Katkov, Pierre‐Antony Deschênes, Robert Lacasse, Janine Mauzeroll

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensHydro-QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-Québec
Mots-clésPassivityMaterials scienceScanning electrochemical microscopyPitting corrosionElectrochemistryMicroscopyScanning ion-conductance microscopyScanning electron microscopeComposite materialMetallurgyCorrosionScanning confocal electron microscopyElectrodeOpticsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stainless steels, widely used in industrial applications, are often subjected to combined corrosive and mechanical stress conditions, leading to corrosion fatigue. Herein, it is investigated how stress‐induced deformation impacts the localized corrosion behavior of the CA6NM martensitic stainless steel using oil‐immersed scanning electrochemical cell microscopy (SECCM). Compact tension specimens are cyclically loaded to induce plasticity around a growing crack, and electrochemical properties are mapped with high spatial resolution. The electrochemical activity is progressively changed near the crack, with open circuit potential and corrosion potential shifting toward more active values as the distance to the crack decreases. Pitting is also more frequent closer to the crack, gradually declining further away, indicating a spatial dependence in localized corrosion behavior. These findings help understanding how mechanical stress modifies passivity and pitting susceptibility, contributing to a better understanding of corrosion‐fatigue mechanisms and materials design.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,285 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced Materials InterfacesMême sujetCorrosion Behavior and InhibitionTravaux en français237 207