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Enregistrement W3134084400 · doi:10.1002/elps.202000358

Mechanistic studies of droplet electrophoresis: A review

2021· review· en· W3134084400 sur OpenAlexafffund
Mansoureh Rashidi, Mohammad Zargartalebi, Anne M. Benneker

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésElectrokinetic phenomenaElectrophoresisElectric fieldElectrohydrodynamicsMicrofluidicsParticle (ecology)ChemistryNanotechnologyChemical physicsMechanicsMaterials sciencePhysicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrophoresis (EP) of droplets is an intriguing phenomenon that has applications in biological systems, separation strategies, and reactor engineering. Droplet EP is significantly different from the classic particle EP because of droplet characteristics such as a mobile surface charge and the nonrigidity of the interface. Also, the liquid-liquid system, where there is an interplay between the hydrodynamic and electrokinetic forces in both phases, adds to the complexity of electrophoretic motion. Due to the vast amount of potential applications of droplet EP, a mechanistic understanding of the droplet motion in the presence of an external electric field is crucial. This review provides a background on the mechanism of droplet EP and summarizes the intrinsic interplay between the different relevant forces in these systems. The review also describes the key differences between droplet EP and particle EP, and the impact of these differences on droplet mobility. Additionally, we schematically summarize the effects of key parameters on droplet EP mobility, such as electric double layer polarization, the development of internal flow inside a droplet and boundary effects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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