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Enregistrement W2600140872 · doi:10.1615/tsfp7.850

COMPUTATION OF BLOOD FLOWS ACCOUNTING FOR RED-BLOOD CELL AGGREGATION/FRAGMENTATION

2011· article· en· W2600140872 sur OpenAlexaff
A. Kane, Yves Bourgault, Alexandre Iolov, Robert G. Owens, A. Fortin

Notice bibliographique

RevueProceeding of Seventh International Symposium on Turbulence and Shear Flow Phenomena · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsViscoelasticityDeborah numberShear rateReynolds numberBlood viscosityComputationPulsatile flowViscosityMathematicsStatistical physicsPhysicsThermodynamicsFlow (mathematics)TurbulenceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents flows computed in non-trivial geometries while accounting for the contribution of the red cells to the Cauchy stress using the haemorheological model of Owens (2006), Owens and Fang (2006). In this model the local shear viscosity is determined in terms of both the local shear rate and the average rouleau size, with the latter being the solution of an advection-reaction equation. The model describes the viscoelastic, shear-thinning and hysteretic behaviour of flowing blood, and includes non-local effects in the determination of the blood viscosity and stresses. We present numerical results for a two dimensional aneurytic channel under both steady and pulsatile flow conditions. We compare the flows for two sets of physiologically relevant Reynolds and Deborah numbers. A 3-D flow in a section of a patientspecific carotid artery is also presented.

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)0,000
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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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