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Enregistrement W2947143574 · doi:10.1016/j.dib.2019.104066

Dataset on the elastic modulus of heat-set whey protein isolate/xanthan gum mixed biopolymer hydrogels filled with glass microspheres: A model particle-filled composite food system

2019· article· en· W2947143574 sur OpenAlexafffund
Andrew J. Gravelle, Reed A. Nicholson, Shai Barbut, Alejandro G. Marangoni

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsCanadian Dairy Commission
Mots-clésBiopolymerXanthan gumComposite materialComposite numberMaterials scienceWhey protein isolateSelf-healing hydrogelsElastic modulusVolume fractionViscoelasticityParticle (ecology)Dynamic mechanical analysisWhey proteinPolymerRheologyChemistryChromatographyPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents data related to the research article entitled ‘Considerations for readdressing theoretical descriptions of particle-filled composite food gels’ [1]. The elastic modulus of mixed biopolymer composite gels consisting of heat-set whey protein isolate and xanthan gum (WPI-X) filled with glass microspheres is reported. Gels were evaluated as a function of volume fraction filler (φf = 0–0.5), with varying filler size (4 μm, 7–10 μm, 45–90 μm, and 150–210 μm) and ionic strength of the protein phase (0, 50, 100, 200 mM NaCl). The reported elastic modulus data was extracted from large deformation uniaxial compression tests. This data is relevant to the development of alternative particle reinforcement models, or adaptation of existing theories. Further, it represents the limiting case of rigid inclusions, which can eliminate certain confounding assumptions in established models.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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