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Enregistrement W2317446046 · doi:10.1021/je400014e

Dielectric Properties of Concentration-Dependent Ethanol + Acids Solutions at Different Temperatures

2013· article· en· W2317446046 sur OpenAlexaff
Winny Routray, Valérie Orsat

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical & Engineering Data · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMicrowave-Assisted Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthanolAcetic acidPenetration (warfare)DielectricChemistryPenetration depthMicrowaveAnalytical Chemistry (journal)Dissipation factorMicrowave heatingMaterials scienceChromatographyOrganic chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dielectric properties of ethanol + HCl and ethanol + acetic acid heated at different temperature levels were recorded at microwave frequencies ranging from 0.5 GHz to 6 GHz, and the corresponding dissipation factor and depth of penetration of the solutions were calculated and analyzed using response surface methodology for the factors of temperature level and ethanol and acid (HCl and acetic acid) concentration generated using a central composite design. In case of mixtures with acetic acid, ethanol concentration and temperature were found to be the significant factors; however in the case of mixtures with HCl, HCl concentration was also found to be a significant factor contributing to all analyzed responses. The heating rate was interpreted in terms of the different factors based on their effects on dissipation factor and depth of penetration. Overall, with an increase in the concentration of ethanol and at lower temperature levels, the microwave heating rate was interpreted to be highest at 2.45 GHz. Among the acids, HCl was the only contributing factor and was interpreted to positively affect the heating rate; that is, with an increase in HCl concentration, the heating rate was observed to increase at 2.45 GHz.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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