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Enregistrement W2080357074 · doi:10.1063/1.4754271

Small particles, big impacts: A review of the diverse applications of nanofluids

2013· review· en· W2080357074 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of New South WalesDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of DefenseNational Science Foundation
Mots-clésNanofluidMaterials scienceThermal conductivityViscosityNanotechnologyHeat transferNanoparticleThermodynamicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanofluids—a simple product of the emerging world of nanotechnology—are suspensions of nanoparticles (nominally 1–100 nm in size) in conventional base fluids such as water, oils, or glycols. Nanofluids have seen enormous growth in popularity since they were proposed by Choi in 1995. In the year 2011 alone, there were nearly 700 research articles where the term nanofluid was used in the title, showing rapid growth from 2006 (175) and 2001 (10). The first decade of nanofluid research was primarily focused on measuring and modeling fundamental thermophysical properties of nanofluids (thermal conductivity, density, viscosity, heat transfer coefficient). Recent research, however, explores the performance of nanofluids in a wide variety of other applications. Analyzing the available body of research to date, this article presents recent trends and future possibilities for nanofluids research and suggests which applications will see the most significant improvement from employing nanofluids.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,214 · 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