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Enregistrement W2578101339 · doi:10.1088/2053-1591/4/1/015302

The effect of nozzle-exit-channel shape on resultant fiber diameter in melt-electrospinning

2017· article· en· W2578101339 sur OpenAlexafffund
Ahmad Esmaeilirad, Junghyuk Ko, Maxym V. Rukosuyev, Jason Keonhag Lee, Martin Byung‐Guk Jun

Notice bibliographique

RevueMaterials Research Express · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNozzleMicrofiberElectrospinningMaterials scienceFiberComposite materialViscosityChannel (broadcasting)MechanicsMechanical engineeringPolymerElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, electrospinning using a molten poly ( ε -caprolactone) resin has gained attention for creating fibrous tissue scaffolds. The topography and diameter control of such electrospun microfibers is an important issue for their different applications in tissue engineering. Charge density, initial nozzle-exit-channel cross-sectional area, nozzle to collector distance, viscosity, and processing temperature are the most important input parameters that affect the final electrospun fiber diameters. In this paper we will show that the effect of nozzle-exit-channel shape is as important as the other effective parameters in a resultant fiber diameter. However, to the best of our knowledge, the effect of nozzle-exit-channel shapes on a resultant fiber diameter have not been studied before. Comparing rectangular and circular nozzles with almost the same exit-channel cross-sectional areas in a similar processing condition showed that using a rectangular nozzle resulted in decreasing final fiber diameter up to 50%. Furthermore, the effect of processing temperature on the final fiber topography was investigated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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