MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416880172 · doi:10.37665/smpywte56368

Recalling the Lead-Free Manhattan Project

2014· article· W4416880172 sur OpenAlexaff
Anthony J. Rafanelli, Linda Woody

Notice bibliographique

RevueSMTA International · 2014
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTransportation Systems and Infrastructure
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)CharterProduct (mathematics)AerospaceKnowledge baseTask (project management)Resource (disambiguation)Best practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In April and August 0f 2009, seventeen (17) industry subject-matter-experts were assembled in Philadelphia, PA and charged with executing two tasks: 1.) Benchmark the knowledge base of Pb-free technology and its associated impact on performance in aerospace and defense (A&D) products (Phase 1) and 2.) Develop a roadmap that would close the knowledge gaps providing solutions and/or mitigation strategies to confidently address all associated risks (Phase 2). This entire effort was named “The Lead- Free Manhattan Project” (LFMP). The results from both phases were reported in two separate documents with a combined page count of five hundred seventy-nine (579) pages. The page count is reported here not to impress the reader but to emphasize the fact that assessing the impact of any major material change on an industry has far-reaching effects in every aspect of product life cycle, i.e. concept, design, reliability, supply chain, assembly, test, and logistics. Subsequently, as the cost to execute the project was, understandably high and in response to several industry and government inquiries, a special task team, sponsored by the IPC Pb-free Electronics Risk Mitigation (PERM) Council, was stood up in 2012 with a charter to identify priority research areas to help close the knowledge gaps regarding impact and risks associated with the implementation of Pbfree materials in high-performance, i.e. A&D, electronics. The priorities were based on the output of the LFMP. The white paper was released in February 2014. An applicationbased strategy was employed and, as a result, five platform categories were identified in assessing priorities. Those platforms were avionics, ground-based systems, missiles, space systems, and submarine-sea systems. A panel of platform subject-matter-experts, from within the PERM Council, was stood up and their subsequent review of performance and service conditions disclosed that the following four areas should be given attention based on their significant influence and control by service and environmental conditions (in addition to supply chain practices which are beyond the scope of this paper): Tin whisker failure modes Tin whisker risk mitigation Complex systems logistics Pb-free interconnections (e.g. solder joints) including reliability models, effects and assembly qualification Despite this prioritization, some preliminary effort would be required to re-plan the tasks as these were part of an integrated planning approach used in the original LFMP. Subsequently, the impact of performing these as stand-alone tasks would need to be assessed. This paper will briefly re-visit the “mission” of the Lead- Free Manhattan Project and provide some detail on the generation of this prioritized list.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,017

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSMTA InternationalMême sujetTransportation Systems and InfrastructureTravaux en français237 207