Dataset on the small- and large deformation mechanical properties of emulsion-filled gelatin hydrogels as a model particle-filled composite food gel
Notice bibliographique
Résumé
In this article we present data related to the original research articles ‘Effect of matrix architecture on the elastic behavior of an emulsion-filled polymer gel’ (Gravelle et al., 2021) and ‘The influence of network architecture on the large deformation and fracture behavior of emulsion-filled gelatin gels’ (Gravelle and Marangoni, 2021). The small deformation elastic (Young's) modulus and large deformation fracture behavior of emulsion-filled composite gelatin gels are reported as a function of filler volume fraction (ϕf = 0 – 0.32). Homogeneous and heterogeneous network architectures were achieved by varying electrostatic interactions between matrix and filler. The effect of emulsion droplet physical state (solid fat or liquid oil) and gelator concentration (2, 4, 6, or 8% gelatin) were also evaluated. The reported elastic modulus, and fracture properties were obtained from large deformation uniaxial compression tests. Power law scaling behavior was identified for the elastic modulus as a function of both ϕf and gelator concentration, which are also reported. This data is relevant to the evaluation of network properties on the applicability of small deformation particle reinforcement theories and models describing the fracture mechanics of filled composites such as fat-filled food systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».