MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3035366483 · doi:10.3390/bios10060062

Study of the Dielectric Properties of Artificial Sweat Mixtures at Microwave Frequencies

2020· article· en· W3035366483 sur OpenAlexafffund
Angie R. Eldamak, Sarah Thorson, Elise Fear

Notice bibliographique

RevueBiosensors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésDielectricUreaAqueous solutionPotassiumLactic acidSodiumChemistryIonic bondingPermittivityAnalytical Chemistry (journal)Atmospheric temperature rangeMicrowaveInorganic chemistryMaterials scienceChemical engineeringThermodynamicsChromatographyPhysical chemistryOrganic chemistryIonOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis of sweat is of interest for a variety of diagnosis and monitoring applications in healthcare. In this work, detailed measurements of the dielectric properties of solutions representing the major components of sweat are presented. The measurements include aqueous solutions of sodium chloride (NaCl), potassium chloride (KCl), urea, and lactic acid, as well as their mixtures. Moreover, mixtures of NaCl, KCl, urea, and lactic acid, mimicking artificial sweat at different hydration states, are characterized, and the data are fitted to a Cole-Cole model. The complex dielectric permittivity for all prepared solutions and mixtures is studied in the range of 1-20 GHz, at temperature of 23 °C, with ionic concentrations in the range of 0.01-1.7 mol/L.

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 seuil0,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations49
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiosensorsMême sujetAdvanced Sensor and Energy Harvesting MaterialsTravaux en français237 207