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Enregistrement W2753068446 · doi:10.1117/1.jbo.22.8.087003

Accurate viscosity measurements of flowing aqueous glucose solutions with suspended scatterers using a dynamic light scattering approach with optical coherence tomography

2017· article· en· W2753068446 sur OpenAlexafffund
Andrew Weatherbee, Ivan A. Popov, I. Alex Vitkin

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Optics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Waterloo
Mots-clésOptical coherence tomographyViscosityOpticsMaterials scienceLight scatteringDynamic light scatteringScatteringStatic light scatteringMie scatteringBiomedical engineeringPhysicsNanotechnologyMedicineNanoparticleComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The viscosity of turbid colloidal glucose solutions has been accurately determined from spectral domain optical coherence tomography (OCT) M-mode measurements and our recently developed OCT dynamic light scattering model. Results for various glucose concentrations, flow speeds, and flow angles are reported. The relative "combined standard uncertainty" uc(η) on the viscosity measurements was ±1% for the no-flow case and ±5% for the flow cases, a significant improvement in measurement robustness over previously published reports. The available literature data for the viscosity of pure water and our measurements differ by 1% (stagnant case) and 1.5% (flow cases), demonstrating good accuracy; similar agreement is seen across the measured glucose concentration range when compared to interpolated literature values. The developed technique may contribute toward eventual noninvasive glucose measurements in medicine.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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