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Enregistrement W2138616889 · doi:10.1109/sbec.1995.514423

Numerical simulations of flow in flared sections of the human infrarenal aorta

2002· article· en· W2138616889 sur OpenAlexafffund
N. Mapara, Neil F. MacLean, David A. Steinman, David W. Holdsworth, Margot R. Roach

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Interventions and Diagnostics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésReynolds numberLaminar flowMechanicsNewtonian fluidFlow (mathematics)PhysicsMaterials scienceGeometryTurbulenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The formation of separation zones in arteries may have important implications in the development of atherosclerotic lesions. It is known that arteries flare proximally to bifurcations where atherosclerotic lesions develop. Flow through an axisymmetric flared cylinder, which simulated the human infrarenal aorta, was studied using FIDAP, a finite element analysis program. Blood was assumed to have Newtonian properties while the flow was assumed to be steady and laminar. The wall of the artery was considered to be rigid. For this study, the angle of flare was varied from 1/spl deg/ to 5/spl deg/ with an inlet to outlet diameter ratio of 0.33. Reynolds numbers for the simulation ranged from 100 to 1000. A critical Reynolds number existed below which no separation zone was formed. At Reynolds numbers greater than this critical value, recirculation zones formed downstream of the flare. A linear relationship was observed between the length of the recirculation zone and the Reynolds number. There was an inverse, non-linear relationship between the critical Reynolds number and the flaring angle. The length of the recirculation zone was more sensitive to changes in Reynolds numbers at higher flaring angles.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations2
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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