MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6922108097 · doi:10.1051/mattech/200593067/pdf

La recherche de matériaux modernes et l'utilisation de nouvelles technologies pour le confort des chevaux et du maréchal ferrant

2007· article· fr· W6922108097 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicEducational Robotics and Engineering
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMaterials testingMetal coatingContext (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

\n Les matériaux composites à matrice d'alliage d'aluminium sont maintenant envisagés pour la réalisation de ferrures pour les chevaux pour leur résistance à l'usure. Les matériaux composites ont été développés pour les secteurs de \nl'automobile et de l'aéronautique dans les années 80. Aujourd'hui, il semble que le domaine équestre constitue une niche si un procédé et un matériau économiquement viables sont trouvés. Les alliages d'aluminium sont intéressants pour (1) leur légèreté, (2) leur pouvoir amortissant des ondes de choc et (3) leur mise en forme à une température plus faible que les alliages ferreux. Ces alliages peuvent être renforcés par des particules céramiques dures. La production de ces composites est essentiellement assurée par Alcan au Canada. L'alliage qui a été choisi pour ce travail est un alliage de fonderie (AS7G06 (A356)), il est renforcé par des particules de carbure de silicium (SiC) (15-20 μm en taille et 15 % en volume). Des lingots de ces composites ont été refondus puis coulés dans un moule adapté. La visualisation 3D obtenue à partir d'un logiciel de \nCAO a permis au maréchal ferrant de sculpter sa pièce sur un écran d'ordinateur comme il aurait pu le faire sur une maquette. Les fichiers informatiques ont ensuite été utilisés pour piloter une machine de prototypage rapide et réaliser directement le moule métallique. Ces ferrures composites ont ensuite été posées à chaud sur le sabot du cheval comme cela est fait pour le fer. Afin de contrôler la température d'ajustage, les fers en composite ont été peints avec une peinture thermochrome utilisée pour contrôler la température dans les turboréacteurs. Cette peinture vire du bleu au mauve puis au jaune à 400 °C, température à laquelle il faut poser la ferrure. Ce composite présente à la fois les avantages des alliages légers d'aluminium ou de titane tout en ayant une tenue à l'usure comparable à certains alliages ferreux traditionnels.\n

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
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 head0.127
GPT teacher head0.325
Teacher spread0.198 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueSpringer Link (Chiba Institute of Technology)Same topicEducational Robotics and EngineeringFrench-language works237,207