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Enregistrement W2036886001 · doi:10.1177/1082013203035261

Mass Transfer Flux at Solid-Liquid Contacting Interface

2003· article· en· W2036886001 sur OpenAlexafffund
Junling Shi, Marc Le Maguer

Notice bibliographique

RevueFood Science and Technology International · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMass transferCountercurrent exchangeIsothermal processShrinkageChemistryMass transfer coefficientProcess (computing)Matrix (chemical analysis)Component (thermodynamics)Materials scienceMechanicsThermodynamicsChromatographyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When cellular materials are immersed in a solution of high concentration, the mass transfer is considered a multi-component transport process in which simultaneous and countercurrent flows occur in the biological tissue. The mass transfer process of each component in the solid-liquid system is affected not only by operational parameters, but also by the presence of other components. The main driving force for the mass transfer phenomena is attributed to the concentration gradient between external and internal solid material, and the interaction among fluxes and tissue matrix. Matrix deformation and tissue shrinkage are important characteristics influencing mass transfer. The coupled mass transfer fluxes across the interface in an isothermal solid-liquid system were analysed by means of a film model as a function of the concentration gradients, based on the generalised multi-component mass transfer theories. Several possible situations of cell structure changes are discussed, and the effect of structural shrinkage on mass transfer is modelled in this study. The mass transfer model and parameters proposed in the present study is applicable to the unit operation such as osmotic treatment of cellular porous biomaterial.

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)0,001
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations11
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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