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Enregistrement W2056144607 · doi:10.1139/t09-097

Calibration of the osmotic technique of controlling suction with respect to temperature using a miniature tensiometer

2010· article· en· W2056144607 sur OpenAlexvenueno aff
Anh Minh Tang, Yu‐Jun Cui, Lixin Qian, Pierre Delage, Weimin Ye

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTensiometer (surface tension)Polyethylene glycolSuctionChemistryPEG ratioSemipermeable membraneOsmotic pressureCalibrationHygrometerChromatographyMembraneAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceThermodynamicsMathematicsSurface tensionOrganic chemistryHumidity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The osmotic technique was calibrated at various temperatures (20–40 °C) using a high-capacity tensiometer. The effect of temperature on the calibration curve of the high-capacity tensiometer in the positive range has been found to be insignificant, i.e., about 0.03%/°C. The measurement at ambient temperature shows that the suction value is not significantly dependent either on the molar mass of polyethylene glycol (PEG) or on the molecular weight cutoff (MWCO) of the semipermeable cellulose membrane. On the other hand, the matric suction measured in the present work by tensiometer was lower than the total suction found in the literature measured by psychrometer. This shows that the so-called membrane effects must be characterized by not only the crossing of PEG molecules but also other complex phenomena. The calibration at controlled temperatures showed a slight suction decrease of 1%/°C. One possible explanation for this decrease is that increasing the temperature decreases the viscosity of PEG solutions, possibly accelerating the crossing of PEG molecules. It is also possible that increasing the temperature changes the physicochemical properties of the PEG solutions, resulting in a suction decrease.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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'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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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