Estudo de materiais alternativos na construção de uma politriz de baixo custo para metalografia de ligas metálicas
Bibliographic record
Abstract
A construção artesanal de uma politriz de simples operação pode ser de grande importância nas mais diversas áreas, pois se leva em consideração o baixo custo para a confecção e a gama de possibilidades de aplicações, visto a politriz permite melhorias estéticas, no campo industrial o polimento pode destinar-se ao ajuste de peças, eliminando rebarbas, ciscos e pequenas imperfeições, sobretudo nas indústrias metalúrgica e mecânica e uma quase que imprescindível aplicação na metalografia, servindo para preparar amostras para análises com mais eficiência e rapidez se comparado à forma manual. Visando este vasto campo de aplicação, na disciplina de Usinagem dos Materiais da Universidade Federal do Pará foi proposta a apresentação dos parâmetros dimensionais e operacionais necessários para a construção de uma politriz rotativa para metalografia, com estrutura relativamente simples, de forma que possa ser replicada facilmente e economicamente. Para os testes de lixamento foi utilizada uma lixa de 80 mesh em uma liga Al-7%Si com corpo de prova de 27mm de comprimento,19 de largura e 14 de altura. Após isso foram tiradas imagens antes e depois do lixamento e assim validada a construção do equipamento neste trabalho.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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.
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".