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Enregistrement W2972010546 · doi:10.1038/s41598-019-49136-7

Rapid and Highly Controlled Generation of Monodisperse Multiple Emulsions via a One-Step Hybrid Microfluidic Device

2019· article· en· W2972010546 sur OpenAlexafffund
Milad Azarmanesh, Saleh A. Bawazeer, A. A. Mohamad, Amir Sanati‐Nezhad

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaCompute CanadaWestern Canada Research GridCMC Microsystems
Mots-clésMicrofluidicsDispersityMicrochannelDrop (telecommunication)Materials scienceNanotechnologyDimensionless quantityMicrometerFlow focusingPhase (matter)MechanicsComputer scienceChemistryPhysicsPolymer chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple Emulsions (MEs) contain a drop laden with many micro-droplets. A single-step microfluidic-based synthesis process of MEs is presented to provide a rapid and controlled generation of monodisperse MEs. The design relies on the interaction of three immiscible fluids with each other in subsequent droplet formation steps to generate monodisperse ME constructs. The design is within a microchannel consists of two compartments of cross-junction and T-junction. The high shear stress at the cross-junction creates a stagnation point that splits the first immiscible phase to four jet streams each of which are sprayed to micrometer droplets surrounded by the second phase. The resulted structure is then supported by the third phase at the T-junction to generate and transport MEs. The ME formation within microfluidics is numerically simulated and the effects of several key parameters on properties of MEs are investigated. The dimensionless modeling of ME formation enables to change only one parameter at the time and analyze the sensitivity of the system to each parameter. The results demonstrate the capability of highly controlled and high-throughput MEs formation in a one-step synthesis process. The consecutive MEs are monodisperse in size which open avenues for the generation of controlled MEs for different applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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