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Enregistrement W2009972756 · doi:10.1017/s0022112001004037

Hydrodynamics of locomotion in the squid <i>Loligo pealei</i>

2001· article· en· W2009972756 sur OpenAlexaff
Erik J. Anderson, W. R. Quinn, M. EDWIN DE MONT

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSquidMechanicsDragPhysicsInviscid flowLoligoFlow (mathematics)Classical mechanicsAcousticsBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potential flow analysis, including unsteady effects, has been applied to live swimming squid, Loligo pealei . Squid were modelled as slender, axisymmetric bodies. High-speed video records, recorded at frame rates of 125 to 250 Hz, provided time-varying body outlines which were digitized automatically. Axisymmetric renderings of these body outlines and the real motion of the squid were used as the input of the potential flow analysis. Axial and lateral inviscid fluid forces simply due to the flow past the squid body were calculated from pressures coefficients obtained from the unsteady Bernoulli equation. Lateral forces were found to play virtually no role in determining muscle stresses in squid jet propulsion. Axial pressure forces were also found to be small in comparison to both net force (based on the observed whole body kinematics) and estimations of skin friction. These findings demonstrate the effects of the highly adapted shape of squid with regard to hydrodynamics. The work suggests that skin friction and working fluid intake are the most significant sources of drag on a swimming squid.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations15
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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