MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1898811820 · doi:10.1021/acs.langmuir.5b02162

Complex Drop Impact Morphology

2015· article· en· W1898811820 sur OpenAlexafffund
Viktor Grishaev, Carlo Saverio Iorio, Frank Dubois, A. Amirfazli

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBelgian Federal Science Policy OfficeTransport Canada
Mots-clésBreakupDrop (telecommunication)Drop impactCapillary actionWeber numberDissipationMaterials scienceVolume fractionParticle (ecology)Particle sizeMechanicsChemical engineeringChemical physicsComposite materialWettingChemistryThermodynamicsPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this work is to understand the changes in the observed phenomena during particle-laden drop impact. The impact of millimeter-size drops was investigated onto hydrophilic (glass) and hydrophobic (polycarbonate) substrates. The drops were dispersions of water and spherical and nearly iso-dense hydrophobic particles with diameters of 200 and 500 μm. The impact was studied by side and bottom view images in the range 150 ≤ We ≤ 750 and 7100 ≤ Re ≤ 16400. The particles suppressed the appearance of singular jetting and drop partial rebound but promoted splashing, receding breakup, and rupture. The drops with 200 μm particles spread in two phases: fast and slow, caused by inertial and capillary forces, respectively. Also, the increase in volume fraction of 200 μm particle led to a linear decrease in the maximum spreading factor caused by the inertia force on both hydrophilic and hydrophobic substrates. The explanation of this reduction was argued to be the result of energy dissipation through frictional losses between particles and the substrate.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations52
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLangmuirMême sujetFluid Dynamics and Heat TransferTravaux en français237 207