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Enregistrement W2015795659 · doi:10.1260/2040-2295.3.3.455

Development of a Laminar Flow Bioreactor by Computational Fluid Dynamics

2012· article· en· W2015795659 sur OpenAlexaff
Meir Israelowitz, Birgit Weyand, S.M.K. Rizvi, Peter M. Vogt, Herbert P. von Schroeder

Notice bibliographique

RevueJournal of Healthcare Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid dynamics and aerodynamics studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftGottfried Wilhelm Leibniz Universität HannoverCarnegie Mellon University
Mots-clésLaminar flowComputational fluid dynamicsBioreactorFluid dynamicsDynamics (music)Flow (mathematics)MechanicsComputer scienceChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to improve the design of a bioreactor for growing bone and other three‐dimensional tissues using a computational fluid dynamics (CFD) software to simulate flow through a porous scaffold, and to recommend design changes based on the results. Basic requirements for CFD modeling were that the flow in the reactor should be laminar and any flow stagnation should be avoided in order to support cellular growth within the scaffold. We simulated three different designs with different permeability values of the scaffold and tissue. Model simulation addressed flow patterns in combination with pressure distribution within the bioreactor. Pressure build‐up and turbulent flow within the reactor was solved by introduction of an integrated bypass system for pressure release. The use of CFD afforded direct feedback to optimize the bioreactor design.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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