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Enregistrement W2889675897 · doi:10.1063/1.5032116

Ratcheting droplet pairs

2018· article· en· W2889675897 sur OpenAlexfundno aff
Carlos A. Galeano-Rios, Miles M. P. Couchman, Pierre Caldairou, John W. M. Bush

Notice bibliographique

RevueChaos An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationDivision of Mathematical SciencesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésAccelerationLevitationDrop (telecommunication)MechanicsPhysicsClassical mechanicsTraveling waveDynamics (music)Materials scienceAcousticsEngineeringMathematicsMechanical engineeringMathematical analysisQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, 44001 (2008)] demonstrated that when a pair of levitating drops of unequal size are placed nearby, they interact through their common wavefield in such a way as to self-propel through a ratcheting mechanism. We present the results of an integrated experimental and theoretical investigation of such ratcheting pairs. Particular attention is given to characterizing the dependence of the ratcheting behavior on the droplet sizes and vibrational acceleration. Our experiments demonstrate that the quantized inter-drop distances of a ratcheting pair depend on the vibrational acceleration, and that as this acceleration is increased progressively, the direction of the ratcheting motion may reverse up to four times. Our simulations highlight the critical role of both the vertical bouncing dynamics of the individual drops and the traveling wave fronts generated during impact on the ratcheting motion, allowing us to rationalize the majority of our experimental findings.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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