MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2008476194 · doi:10.1103/physreve.82.031904

Swarm behavior of self-propelled rods and swimming flagella

2010· article· en· W2008476194 sur OpenAlexaff
Yingzi Yang, Vincent Marceau

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlagellumSwarm behaviourRodBiologyEcologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systems of self-propelled particles are known for their tendency to aggregate and to display swarm behavior. We investigate two model systems: self-propelled rods interacting via volume exclusion and sinusoidally beating flagella embedded in a fluid with hydrodynamic interactions. In the flagella system, beating frequencies are gaussian distributed with a nonzero average. These systems are studied by brownian-dynamics simulations and by mesoscale hydrodynamics simulations, respectively. The clustering behavior is analyzed as the particle density and the environmental or internal noise are varied. By distinguishing three types of cluster-size probability density functions, we obtain a phase diagram of different swarm behaviors. The properties of clusters such as their configuration, lifetime, and average size are analyzed. We find that the swarm behavior of the two systems, characterized by several effective power laws, is very similar. However, a more careful analysis reveals several differences. Clusters of self-propelled rods form due to partially blocked forward motion and are therefore typically wedge shaped. At higher rod density and low noise, a giant mobile cluster appears, in which most rods are mostly oriented toward the center. In contrast, flagella become hydrodynamically synchronized and attract each other; their clusters are therefore more elongated. Furthermore, the lifetime of flagella clusters decays more quickly with cluster size than of rod clusters.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations175
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Review EMême sujetMicro and Nano RoboticsTravaux en français237 207