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Enregistrement W4200429251 · doi:10.3390/mi12121583

Static and Dynamic Optical Analysis of Micro Wrinkle Formation on a Liquid Surface

2021· article· en· W4200429251 sur OpenAlexfundno aff
Antariksh Saxena, C. Tsakonas, David J. Chappell, Chi Shing Cheung, Andrew M. J. Edwards, Haïda Liang, I. Sage, C. V. Brown

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilArts and Humanities Research BoardArts and Humanities Research CouncilUniversity of NottinghamUniversity of GlasgowTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésWrinkleMillisecondMaterials scienceDiffractionOpticsElectrohydrodynamicsSurface tensionVoltageViscosityAmplitudeDeformation (meteorology)MechanicsComposite materialPhysicsElectric fieldThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A spatially periodic voltage was used to create a dielectrophoresis induced periodic micro wrinkle deformation on the surface of a liquid film. Optical Coherence Tomography provided the equilibrium wrinkle profile at submicron accuracy. The dynamic wrinkle amplitude was derived from optical diffraction analysis during sub-millisecond wrinkle formation and decay, after abruptly increasing or reducing the voltage, respectively. The decay time constant closely followed the film thickness dependence expected for surface tension driven viscous levelling. Modelling of the system using numerical solution of the Stokes flow equations with electrostatic forcing predicted that wrinkle formation was faster than decay, in accord with observations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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
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Résumé présentoui

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