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Record W2732756712 · doi:10.15210/rbes.v3i1.10078

Análise comparativa entre radiação micro-ondas e aquecimento resistivo para sinterização do aço inox 316L reforçado com B4C

2017· article· pt· W2732756712 on OpenAlexaff
Ederson Bitencourt das Neves, Alice Gonçalves Osório, Margarete Regina Freitas Gonçalves, Edilson Nunes Pollnow

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Engenharia e Sustentabilidade · 2017
Typearticle
Languagept
FieldEngineering
TopicAdvanced materials and composites
Canadian institutionsMicrosemi (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

O aço inoxidável 316L é utilizado em diversas áreas da engenharia devido suas características de alta resistência à corrosão e bom acabamento superficial. Porém, sua aplicação é limitada em função de sua baixa resistência ao desgaste decorrente de sua baixa dureza. Uma forma de aumentar sua dureza é pela inclusão de partículas de um material mais duro em sua matriz. Este trabalho avalia a sinterização do aço inoxidável 316L reforçando sua matriz pela inclusão de partículas de carbeto de boro -B4C. Foi realizada uma análise comparativa entre o forno micro-ondas e o forno resistivo do tipo tubular durante a sinterização deste material, quanto seu consumo de energia a fim de verificar qual processo é mais efetivo energeticamente. Para avaliação da qualidade do sinterizado, foi realizada uma caracterização microestrutural a partir de microscopia óptica e eletrônica de varredura, bem como por difração de raios-X e ensaio de microdureza Vickers. Concluiu-se que o consumo de energia com uso de forno tipo micro-ondas foi menor que o resistivo e também apresentou uma sinterização mais homogênea e uma dureza maior.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
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 score0.438
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.027
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.267 · 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

Citations0
Published2017
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