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Enregistrement W6981076928

Développement d’une nouvelle cellule de caractérisation de l’hydrophobicité naturelle et induite sur une faible quantité de minerai industriel selon les principes de la flottation de surface

2020· other· fr· W6981076928 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueBalkans: History, Politics, Society
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and Wildlife
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésAgrégationFluorescent labellingBiological effectHydrogen sulphide
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le procédé de flottation est une technique de séparation de minerais basée sur la différence d’hydrophobicité des espèces minérales introduites dans des cellules dans le but de séparer les espèces minérales en fonction de ce critère. L’étude de la mouillabilité d’une surface de minerai devient alors un concept intéressant dans une optique d’optimisation de procédé. Les technologies standards qui permettent l’étude de ce facteur sont souvent imprécises due à la morphologie, aux défauts de surface ainsi qu’à la chimie variable des particules présentes au sein d’un même échantillon. Ayant pour but d’évaluer ce paramètre et permettant d’avoir des échantillons suffisants pour effectuer différents tests chimiques et minéralogiques, un nouveau montage basé sur la flottation de surface a été développé. Des tests comparatifs entre des technologies standards de flottation de laboratoire ainsi que la flottation de surface ont été réalisés en utilisant une matrice minérale composée de graphite et de quartz, dans le but de comparer leur efficacité de séparation. Les différents tests montrent, pour la flottation de surface, une séparation sélective similaire à celle obtenue en cellule Denver en plus d’être plus reproductible. Ensuite, des tests de flottation de surface avec de la sphalérite et des moussants confirment la compatibilité du montage avec des échantillons de minerais complexes et exposent les changements de la flottabilité des particules causés par la présence de surfactants. Un modèle par régression logistique sur la minéralogie des échantillons démontre une influence significative de la part des agents moussants sur la probabilité qu’une particule flotte ou au contraire coule. Le montage de flottation de surface est donc un outil de caractérisation robuste et polyvalent pour l’analyse de la mouillabilité d’un échantillon en reproduisant, de façon isolée, l’étape de collision entre une bulle d’air et une particule.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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