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Enregistrement W2144069235 · doi:10.1088/1367-2630/12/8/085008

The anti-lotus leaf effect in nanohydrodynamic bump arrays

2010· article· en· W2144069235 sur OpenAlexaff
Keith Morton, Ophelia K. C. Tsui, Chih-kuan Tung, James C. Sturm, Stephen Y. Chou, Robert H. Austin

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchDefense Advanced Research Projects AgencyNational Science Foundation
Mots-clésWettingPenetration (warfare)Lotus effectNanotechnologyPhysicsEnhanced Data Rates for GSM EvolutionNanoparticleNano-Front (military)Composite materialMaterials scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we address the hydraulic flow of fluids on and within nanofabricated hydrophilic (as opposed to hydrophobic) surfaces, and the influence of an extended precursor film on the wetting dynamics of water penetrating a nano-textured array of posts that has no sealing surface (open-top). The width of the precursor film in front of the wetting edge δ is extraordinarily large, approximately 2 mm for our device, and it drives the wetting penetration film in the open-top array. We discuss the way this thin precursor film controls the movement of the macroscopic wetting front Lw and its dynamics in the nanofabricated array of posts. Rapid and controllable transport of nanoparticles in such an open top array of posts, as controlled by the precursor film, is demonstrated using a bump array textured morphology.

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 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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