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Enregistrement W2062591374 · doi:10.1177/004051750407400205

Modeling the Effects of Filament Radius and Photochemical Dye Fading on the Perceived Color Depth of a Filament Array

2004· article· en· W2062591374 sur OpenAlexaff
Arthur D. Broadbent, Serge Capistran, Farid Motamedian

Notice bibliographique

RevueTextile Research Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueColor Science and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein filamentRADIUSFadingMaterials scienceAbsorption (acoustics)OpticsMicrofiberMolecular physicsComposite materialChemistryPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An optical model is used for simulating the effects of varying filament radii on the perceived color strength of an array of parallel filament layers representing a textile fabric. As the filament radius decreases, the color yield also decreases in direct proportion. The model predicts that the concentration of dye in the filaments, required to achieve a given color strength, is inversely proportional to the filament radius in agreement with practical experience in dyeing microfiber fabrics. New equations are also derived to calculate the light absorption by each individual filament layer at a given dye concentration. The degree of photochemical dye fading in each layer is simulated using these respective absorbed light intensities leading to a decrease in the overall color strength. Repeated calculations of the absorbed light intensities and decreasing dye concentration and color strength show that pale colors will fade more rapidly than deep colors and that fading will be faster when the filament radius is decreased. Both these results agree with practical observations of the light fastness of dyeings. For deep colors, the upper filament layers absorb all the incident light, and filaments in the center of the array undergo minimal fading, resulting in significant dye concentration gradients in the filament matrix.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations7
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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