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Enregistrement W3047375855 · doi:10.1063/5.0021427

The dispersion of spherical droplets in source–sink flows and their relevance to the COVID-19 pandemic

2020· article· en· W3047375855 sur OpenAlexaff
Cathal Cummins, Olayinka Ajayi, Felicity V. Mehendale, Roman Gabl, Ignazio Maria Viola

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesCommonwealth Scholarship Commission
Mots-clésPhysicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakMechanicsDispersion (optics)Sink (geography)Classical mechanicsVirologyOpticsMedicineInfectious disease (medical specialty)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we investigate the dynamics of spherical droplets in the presence of a source–sink pair flow field. The dynamics of the droplets is governed by the Maxey–Riley equation with the Basset–Boussinesq history term neglected. We find that, in the absence of gravity, there are two distinct behaviors for the droplets: small droplets cannot go further than a specific distance, which we determine analytically, from the source before getting pulled into the sink. Larger droplets can travel further from the source before getting pulled into the sink by virtue of their larger inertia, and their maximum traveled distance is determined analytically. We investigate the effects of gravity, and we find that there are three distinct droplet behaviors categorized by their relative sizes: small, intermediate-sized, and large. Counterintuitively, we find that the droplets with a minimum horizontal range are neither small nor large, but of intermediate size. Furthermore, we show that in conditions of regular human respiration, these intermediate-sized droplets range in size from a few μm to a few hundred μm. The result that such droplets have a very short range could have important implications for the interpretation of existing data on droplet dispersion.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations56
Publié2020
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Résumé présentoui

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