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Record W7065786303

Evaluación de la compatibilidad, eficacia y durabilidad de nanomateriales innovadores para la protección y consolidación de monumentos y edificios históricos

2022· dissertation· es· W7065786303 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRODIN (Universidad de Cádiz) · 2022
Typedissertation
Languagees
FieldPhysics and Astronomy
TopicLaser-Plasma Interactions and Diagnostics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEthnographyDatasheetQuarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

El punto de partida de este trabajo ha sido, como el propio título indica, “la evaluación de la compatibilidad, eficacia y durabilidad de diferentes tratamientos para la protección y consolidación de monumentos y edificios históricos”. Esta investigación se centra en el estudio de los monumentos y de los factores de degradación que afectan los materiales de construcción, por un lado, y, por otro, en la búsqueda de tratamientos de conservación capaces de ralentizar el proceso de degradación y prolongar su vida útil para transmitirlo a las generaciones futuras lo más cerca posible de la forma en que lo heredamos del pasado.
\n
\nPara lograr este objetivo, se realizó preliminarmente un estudio completo de la litología, las características químico-físicas y mecánicas de los materiales de construcción utilizados para su construcción. Además, se llevó a cabo un estudio sobre el entorno ambiental seguido de la identificación de los procesos de degradación que afectan al monumento.
\n
\nDe acuerdo con el punto de partida, se seleccionaron varios productos de conservación, previamente sintetizados por el Grupo TEP-243, y se evaluaron en condiciones de laboratorio sobre los materiales de construcción utilizados en los monumentos, para comprobar su efectividad y compatibilidad. Finalmente, los productos más adecuados se aplicaron sobre los monumentos a fin de evaluar su efectividad a lo largo del tiempo.

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, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.350
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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 head0.012
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.299 · 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 teacher head, not a consensus.

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
Published2022
Admission routes1
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