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Enregistrement W2513752469 · doi:10.1016/j.colsurfb.2016.08.062

Quantification of the viscoelasticity of the bond of biotic and abiotic particles adhering to solid-liquid interfaces using a window-equipped quartz crystal microbalance with dissipation

2016· article· en· W2513752469 sur OpenAlexaff
Rebecca van der Westen, Henny C. van der Mei, Hans De Raedt, Adam L. J. Olsson, Henk J. Busscher, Prashant K. Sharma

Notice bibliographique

RevueColloids and Surfaces B Biointerfaces · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversitair Medisch Centrum Groningen
Mots-clésQuartz crystal microbalanceViscoelasticityParticle (ecology)Materials scienceDissipationChemical physicsDragAbiotic componentChemical engineeringNanotechnologyComposite materialChemistryMechanicsThermodynamicsPhysical chemistryPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quartz-crystal-microbalance-with-dissipation (QCM-D) has become a powerful tool for studying the bond viscoelasticity of biotic and abiotic colloidal particles adhering to substratum surfaces. A window-equipped QCM-D allows high-throughput analysis of the average bond viscoelasticity , measuring over 10 6 particles simultaneously in one single experiment. Other techniques require laborious analyses of individual particles. In this protocol, the quantitative derivation of the spring-constant and drag-coefficient of the bond between adhering colloidal particles and substratum surfaces using QCM-D is explained for bacteria and silica particles, using the particle-mass derived for validation. Bond viscoelasticity is calculated using a coupled resonator model, paying special attention to the protocol for mathematical fitting needed to obtain reliable quantitative output. Knowledge of the viscoelasticity of the bond between colloidal particles and substratum surfaces facilitates development of new strategies to detach adhering particles from or retain them on a surface.

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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