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Enregistrement W788393592

Complex Cover-Up: Glass Flake Technology Is Central to the Paint Systems that Are Being Used on the Forth Rail Bridge in Scotland

2007· article· en· W788393592 sur OpenAlexaboutno aff
Dave Bottomley

Notice bibliographique

RevueBridge design & engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueTransport and Economic Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFirthBridge (graph theory)FlakePaintingCorrosionCathodic protectionEngineeringForensic engineeringQuarter (Canadian coin)Civil engineeringMetallurgyArchaeologyGeologyMaterials scienceHistoryVisual artsComposite materialAnodeOceanographyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The author discusses Scotland's Forth Rail Bridge, a 117-year-old steel structure spanning the Firth of Forth. Due to its location, it is exposed to coastal conditions, including sea mists, high winds, and moderate to high salinity. To protect the bridge from corrosion, paint needs to be applied to 230,000 square meters of steel. During the bridge's first century, British Rail maintained its own painting staff, working primarily through brush application and hand tools. Bridge painting systems began to change with British Railways' privatization. Issues surrounding existing paint removal, including automated techniques, are discussed. The author discusses painting challenges faced by Railtrack, formed after privatization, and charged with protecting the bridge from corrosion for a quarter century. An insert discusses corrosion-proof glass use in glass flake coatings.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,160 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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