Uma Estratégia para Obtenção dos Limites de Suportabilidade Dielétrica e Térmica de Equipamentos com Foco aos Pedidos de Indenização por Danos
Bibliographic record
Abstract
O presente artigo contempla o estabelecimento de procedimentos destinados à obtenção de expressões matemáticas para os limites de suportabilidade dielétricos e térmicos para equipamentos eletroeletrônicos, informações estas relevantes para os processos de análise de pedidos de indenização por danos elétricos. Os trabalhos encontram-se centrados em aparelhos televisores, de som e microcomputadores e envolvem uma estratégia laboratorial para realização de ensaios, à nível destrutivo, para a extração de informações requeridas pelos modelos propostos. Tais resultados encontram-se em consonância com os requisitos impostos pelos processos de análise, computacionais ou não, da consistência dos nexos causais entre distúrbios manifestados nas redes e eventuais danos físicos ocorridos nos produtos. A aplicabilidade do processo e dos resultados se justifica pelos crescentes interesses para a implementação de procedimentos sistematizados ao processo decisório dos requerimentos de indenização. Os resultados obtidos são, por fim, correlacionados com propostas atualmente disponibilizadas pela literatura.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".