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Tendências no desenvolvimento de gases de proteção utilizados na soldagem MIG/MAG

2012· article· pt· W2090755612 on OpenAlexaff
Luiz Cláudio Soares Tatagiba, Renata Barbosa Gonçalves, Ronaldo Pinheiro da Rocha Paranhos

Bibliographic record

VenueSoldagem & Inspeção · 2012
Typearticle
Languagept
FieldMaterials Science
TopicMetal Alloys Wear and Properties
Canadian institutionsAdidas (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMaterials sciencePhysicsMetallurgyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este trabalho tem como objetivo apresentar uma revisão do estado da arte sobre os gases de proteção usados nos processos de soldagem a arco elétrico, com ênfase na soldagem MIG/MAG do aço. São apresentados os principais conceitos da física do arco e as propriedades relacionadas aos gases de proteção. O modelo de atmosfera ligeiramente oxidante para os gases de proteção é discutido, sendo mostradas as formulações dos gases estudados em artigos científicos e em patentes depositadas, bem como as reivindicações (vantagens) requeridas. Também são mencionados alguns poucos estudos usando adições de gases não convencionais. Foi observado que no desenvolvimento de gases de proteção para soldagem MIG/MAG do aço predomina o modelo da formação de atmosfera ligeiramente oxidante. A maioria das formulações propostas envolve o uso de misturas binárias, ternárias e até quaternárias dos gases Ar, He, CO2 e O2. Em aplicações específicas, adições de N2 e H2 foram usadas. Neste sentido, pouca inovação foi identificada, sendo atribuídas possíveis razões a este fato. A tendência observada para o desenvolvimento de gases de proteção parece ser o uso de misturas ricas em gases inertes, com adições calibradas de elementos oxidantes, sempre atendendo a aplicações específicas.

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.

How this classification was reachedexpand

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.114
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.015

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 head0.064
GPT teacher head0.295
Teacher spread0.231 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations11
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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