MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2948962126 · doi:10.1139/cjp-2018-0491

Physical aspects of the Jeffery fluid inducing homogeneous–heterogeneous reactions in MHD flow: a Cattaneo–Christov approach

2019· article· en· W2948962126 sur OpenAlexvenueno aff
Khalil Ur Rehman, Ali Usman, Iffat Zehra, M.Y. Malik, Saleem Ullah

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Khalid University
Mots-clésPhysicsMagnetohydrodynamicsMechanicsCurvatureMagnetic fieldWork (physics)HomogeneousClassical mechanicsStagnation pointFlow (mathematics)Fluid dynamicsHeat fluxHeat transferThermodynamicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work is to elaborate the Jeffery stagnation point flow towards a cylindrical surface with the homogenous–heterogeneous reactions, magnetic field, and heat generation effects. The heat transport process is delineated by the Cattaneo–Christov heat flux model in concert with the thermal stratification. The consequential PDEs are reduced to ODEs by carrying out a set of similarity transformations. These equations are solved numerically using the Runge–Kutta–Fehlberg technique along with the shooting proficiency. The involved parameters are analysed and provided by means of graphs. It is concluded that the Jeffery fluid velocity reflects inciting values for curvature parameter but the opposite aspects are recorded for the magnetic field parameter. Further, the Jeffery fluid concentration shows higher values via both the homogenous and heterogeneous reaction parameters. The obtained outcomes are validated with an existing work.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,579

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of PhysicsMême sujetNanofluid Flow and Heat TransferTravaux en français237 207