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Enregistrement W2032252119 · doi:10.1007/s11746-006-1205-z

Computer simulation of fractal dimensions of fat crystal networks

2006· article· en· W2032252119 sur OpenAlexaff
Dongming Tang, Alejandro G. Marangoni

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractal dimensionFractalMaterials scienceCrystal (programming language)RheologyFractal analysisVolume fractionMicrostructureCrystallographyMathematicsChemistryComposite materialMathematical analysisComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The rheological properties of fat‐structured products are determined by the microstructure of their fat crystal networks, which can be quantified by using microscopical and rheological techniques. Of particular interest to this study is the quantification of the fractal dimension of the network using these two techniques. Fractal dimensions determined by polarized light microscopy include box‐counting, particle‐counting, and Fouriertransform fractal dimensions, whereas the fractal dimensions determined by small deformation dynamic rheology exploit the dependence of the storage modulus on the solids' volume fraction. This work reveals that different microscopy fractal dimensions are sensitive to different microstructural factors within the fat crystal network, and thus have different physical meanings. The boxcounting fractal dimension, D b , increases with increases in crystal size and area fraction of the fat crystals, whereas the particlecounting fractal dimension, D f , is sensitive to the radial distribution pattern of fat crystals; and the Fourier‐transform fractal dimension, D FT , decreases with increasing crystal size. In the studies on the macroscopic physical properties of fat crystal networks, it is necessary to find the determining structural characteristics and then use the fractal dimensions that are most closely related.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations50
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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