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Enregistrement W2120477874 · doi:10.1139/cjp-2012-0026

Critical evaluation of surface tension of binary liquid mixtures from associated and nonassociated processes at various temperatures: an experimental and theoretical study

2012· article· en· W2120477874 sur OpenAlexvenueno aff
R. K. Shukla, Atul Kumar, Urvashi Srivastava, Naveen Awasthi, J. D. Pandey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueThermodynamic properties of mixtures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermodynamicsBinary numberPhysicsSurface tensionPolynomialMathematical analysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Densities and surface tensions were measured for the binary liquid mixtures formed by formamide, N-methylacetamide, di-methylformamide, and di-methylacetamide with acetonitrile at 293.15, 298.15, 303.15, and 313.15 K and atmospheric pressure over the whole concentration range. The Prigogine–Flory–Patterson model, the Ramaswamy and Anbananthan model, the model devised by Glinski, the Sanchez equation, the Goldsack relation, and the Eberhart model were used to predict the associational behaviour of weakly interacting liquids. The measured properties were fitted to the Redlich–Kister polynomial relation to estimate the binary coefficients and standard errors. Furthermore, the McAllister multibody interaction model was used to correlate the binary properties. These nonassociated and associated models were compared and tested for different systems showing that the associated processes yield fair agreement between theory and experiment compared with nonassociated processes.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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