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Enregistrement W1836817996 · doi:10.5539/jmsr.v4n4p43

Switching Direction of Liquid Flow by Amplification of Wetting Properties of Partilly Roughened Prism Array

2015· article· en· W1836817996 sur OpenAlexvenueno aff
Hye‐Min Lee, Hyunsik Yoon

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational University of Science and TechnologySeoul National University of Science and TechnologySeoul National University
Mots-clésMaterials scienceMicroscale chemistryWettingMicrochannelContact anglePrismNanopillarWetting transitionFlow (mathematics)Surface roughnessOpticsSurface finishAsymmetryNanotechnologyComposite materialMechanicsNanostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superhydrophilic and superhydrophobic surfaces inspired from nature have been developed for anti-fogging, anti-reflecting, water-repelling, anti-icing and self-cleaning films. The amplification of the hydrophilicity and hydrophobicity originates from surface roughness, particularly from their multiscale geometry. In this paper, we present a strategy to exploit the enhancement of wetting properties on roughened surfaces for switching the direction of unidirectional liquid flow on an opened microchannel. We exploit a unidirectional liquid spreading on a hierarchical two-face prism array, which have the symmetry in microscale while having the asymmetry in nanoscale. Based on the switching the direction of the lower critical angle, the transition of the surface chemistry results in the change of flow directions in an open channel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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