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Enregistrement W3145937291 · doi:10.1088/1361-6404/abf25f

A postgraduate experiment: a study of fabricating nanofibers by electrospinning

2021· article· en· W3145937291 sur OpenAlexaff
Kamran-ul-Haq Khan, Shahid Mahmood, Anam Raees, Ghaus Rizvi

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofiberElectrospinningPolyvinyl alcoholPhysicsNanotechnologyFabricationStatistical analysisPolymerComposite materialMaterials scienceMathematicsStatisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this work is to propose an experiment based on the fabrication of nanofibers by an electrospinning method that may become part of curricula at postgraduate level, for students of physics. This addition will not only increase the teaching capabilities of scientist and researchers at this level but also enhance the basic understanding of physics students of experimental setup and their approach to explore untouched areas in the field of nano-science in the future. This experiment gives a qualitative analysis of some physical parameters that affects the morphology and size of polyvinyl alcohol (PVA) nanofibers. The experiment has been performed on a trial basis, at the Department of Physics, University of Karachi. During the experiment we studied the effect of needle diameter and concentration of PVA on the size of nanofibers by SEM analysis. The statistical analysis of PVA nanofibers was performed by one-way analysis of variance by considering a P -value equal to 0.05. The analysis concluded that variation at the lower range of needle diameter has no significant effect on the size and morphology of nanofibers. Moreover, it is suggested, for future research, to consider the orientation of fiber alignment and control.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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