Passive Drip Stain Formation Dynamics of Blood onto Hard Surfaces and Comparison with Simple Fluids for Blood Substitute Development and Assessment<sup>,</sup>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The spreading dynamics of blood dripping onto hard surfaces is compared to two spreading models. Samples of human blood, porcine blood, and Millipore ® water were dripped onto cardboard, foamcore, and glass surfaces in low velocity passive drip simulations. Final stain diameter, the total number of spines and scallops, and angle of impact were measured and analyzed. Spreading is best predicted by applying the concept of effective viscosity to the Scheller and Bousfield ( R 2 = 0.91) and Roisman ( R 2 = 0.89) spreading models. In the tested conditions, blood spreads with Newtonian tendencies; however, has quantifiable differences in stain appearance to Newtonian fluids like water. This is encouraging for the development of water‐based fluids as synthetic blood substitutes ( SBS s). The work presents an assessment platform to quantify and score the performance of simple water‐based fluids using final stain diameter (6 points) and number of spines and scallops (6 points) at six dripping heights between 20 and 120 cm. The angle of impact of a stain alone is not a sensitive measure of SBS performance, but stain formation scores the SBS 's performance with another 1 point. Together these features generate a quantitative relative ranking system, of a maximum possible 13 points, that can be used to support the use of a particular fluid for the creation of a drip stain. The performance of twenty simple fluids in the simulated dripping assessment test is described.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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