A STUDY OF HOT TEARING IN WROUGHT ALUMINUM ALLOYS
Bibliographic record
Abstract
The aPdhor has granteci a non- L ' m u r a accordé une licence non exclusive licence ailowing the exclusive permettant à la National Li%~ary of Canada to Bibliothèque naîionale du Canada de reprochx, loan, distriiuîe or seil reproduire, prêîer, cljsüibuer ou copies of this thesis E microform, vendre des copies de cette thèse sous paper or electronic formats. la forme de microfichdfh, de reproduction sur papier ou sur format électronique. The a&r retains ownership of the L'auteur conserve la propriété du copyright m this thesis. Neither the droit d'auteur qui protège cette thèse. thesis nm substantial extracts fiom it Ni la thèse ni des extraits substantiels may be printed or othemise de celle-ci ne doivent être imprimés reproduced without the author's ou autrement reprc~iuits ans son permission. autorisation. RÉsUMÉ La fissuration à chaud est un défaut important qui apparaît lors de la solidifka ~tion des alliage Alors qu'il existe beaucoup d'études visant à caractériser les alliages de fonderie selon leur susceptibilité à la fissuration à chaud, très peu de recherches ont été entreprises sur les alliages d'aluminium de corroyage. Puisque la fissuration à chaud se produit occasionnellement lors de la coulée de ces alliages, par le procédé D.C. (Direct Chill), une étude de ce phénomène devrait être faite pour cette série d'alliages. Lors de la présente étude, des essais ont été faits, en utilisant la méthode C.R.C. (Constrained Rod Casting), &in de déterminer la susceptibilité à la fissuration à chaud des alliages de corroyage. Quatre alliages d'aluminium commerciaux et une série d'alliages binaires (AI-Si) furent utilisés. Il
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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 | 0.000 | 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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".