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Enregistrement W2058691449 · doi:10.1111/j.1745-4530.2003.tb00600.x

COMPUTER SIMULATION of CAPACITIVE RADIO FREQUENCY (RF) DIELECTRIC HEATING ON VEGETABLE SPROUT SEEDS

2003· article· en· W2058691449 sur OpenAlexaboutno aff
Jun Yang, Yanyun Zhao, John Wells

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Process Engineering · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFood Safety and Inspection Service
Mots-clésDielectricRectangleCapacitive sensingRadio frequencyMaterials scienceDielectric heatingMoistureThermalFinite element methodEnhanced Data Rates for GSM EvolutionComposite materialElectrical engineeringMathematicsPhysicsEngineeringThermodynamicsGeometryOptoelectronicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The application of a three‐dimensional finite‐element computer program package, TLM‐FOOD‐HEATING (FAUSTUS Scientific Corp., Victoria, Canada), on the simulation of capacitive radio frequency (RF) dielectric heating of radish and alfalfa seeds was investigated. Seeds placed inside polystyrene boxes were described as a rectangle, where nonuniform boundary conditions presented complications in the simulation. Temperature and moisture dependent thermal properties and temperature and frequency dependent dielectric properties of seeds were considered in the modeling. the time‐temperature profiles of seeds at different locations within the rectangle seeds boxes were simulated. the model was then validated using experimental data. Simulated temperature distribution in seeds was consistent with the measured results. the absolute temperature differences between simulated and measured values in radish seeds packed in a 100 × 25 × 50 mm rectangle seeds box were 1.8C, 1.1C, 8.9C, and 13.6C in the center, top, edge, and bottom locations, respectively, when seeds reached about 80C, and were 0.9C, 2.4C, 7.75C, and 14.3C, respectively, in alfalfa seeds box in the same conditions.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,198 · 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
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

Citations30
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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