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Enregistrement W2067038947 · doi:10.1080/02786820300912

Modeling Entry of Micron-Sized and Submicron-Sized Particles into the Indoor Environment

2003· article· en· W2067038947 sur OpenAlexaff
Chwen Jyh Jeng, Warren B. Kindzierski, Daniel W. Smith

Notice bibliographique

RevueAerosol Science and Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaminar flowPenetration (warfare)Particle depositionMechanicsBrownian motionMaterials scienceGravitationParticle (ecology)Composite materialPhysicsClassical mechanicsTurbulenceGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A theoretical approach, based on particle dynamics, was used to examine the outdoor-to-indoor penetration coefficient ( P ) of fine particles inside thin rectangular cracks. Parallel-plate flow theory indicates that crack infiltration flow can be assumed laminar for long, thin rectangular cracks. Considering laminar crack flow, three particle penetration models were used to estimate P . They are the Licht model, the Fuchs model, and the Taulbee model. The first two models consider gravitational sedimentation as the particle deposition mechanism, while the third model considers particle deposition induced from both gravitational sedimentation and Brownian diffusion. Modeling results indicate that gravitational sedimentation governs particle deposition behavior for micron-sized particles, and that all three models can be used to model penetration for these particles. For submicron-sized particles, Brownian diffusion becomes the major deposition mechanism, and only the Taulbee model is suitable to model particle penetration. The Taulbee model was validated using published experimental results of other researchers. Model validation indicated that the Taulbee model satisfactorily estimates particle penetration for micron-sized and submicron-sized particles. Application of the three models to actual building penetration is discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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