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Record W2014763536 · doi:10.1051/meca/2014020

Prédiction par transfert inverse d’un champ de conductance thermique de contact dans un mur de réacteur métallurgique

2014· article· fr· W2014763536 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueMechanics & Industry · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicFatigue and fracture mechanics
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article porte sur une méthode d’estimation, novatrice et non intrusive, de la conductance thermique de contact dans un mur de réacteur métallurgique. Dans le cas d’un réacteur métallurgique, il est essentiel de déterminer la conductance thermique de contact dans l’assemblage des parois. Cela permet d’identifier et de corriger les défauts de contact avant la mise en fonctionnement du réacteur métallurgique. Cette étude recourt à la méthode inverse du gradient conjugué avec un problème adjoint, pour réaliser cette estimation. La méthode a été validée à l’aide de tests numériques représentant un diagnostic du contact thermique entre une paroi réfractaire et une paroi d’acier du réacteur métallurgique avec différentes conductances thermiques de contact. Dans un second temps, des tests supplémentaires ont été réalisés pour observer l’évolution de l’erreur d’estimation en fonction de deux nombres sans dimension, le rapport de conductivité thermique et le nombre de Biot. Cela a permis de conclure qu’il faut avoir simultanément un rapport de conductivité thermique supérieur à 1 et un nombre de Biot supérieur à 0,005 pour obtenir une estimation précise dans les cas étudiés.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.564
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.205
Teacher spread0.196 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it