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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 OpenAlexafffund
Robert A. Taylor, Sylvain Coulombe, Todd Otanicar, Patrick E. Phelan, Andrey Gunawan, Wei Lv, Gary Rosengarten, Ravi Prasher, Himanshu Tyagi

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.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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

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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations756
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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