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Enregistrement W4283724167 · doi:10.1016/j.jcis.2022.06.103

Wicking through complex interfaces at interlacing yarns

2022· article· en· W4283724167 sur OpenAlexaff
R. Fischer, Christian M. Schlepütz, René M. Rossi, Dominique Derome, Jan Carmeliet

Notice bibliographique

RevueJournal of Colloid and Interface Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesPaul Scherrer Institut
Mots-clésMaterials scienceYarnCapillary actionComposite materialPorosityTransition zoneMaxima and minimaMechanicsGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HYPOTHESIS: Wicking flow in the wale direction of knit fabrics is slowed by capillary pressure minima during the transition at yarn contacts. The characteristic pore structure of yarns leads to an unfavorable free energy evolution and is the cause of these minima. EXPERIMENTS: Time-resolved synchrotron tomographic microscopy is employed to study the evolution of water configuration during wicking flow in interlacing yarns. Dynamic pore network modeling is used based on the obtained image data and distributions of delay times for pore intrusion. Good agreement is observed by comparison to the experimental data. FINDINGS: Yarn-to-yarn transition is found to coincide with slow water advance in a thin interface zone at the yarn contact. The pore spaces of the two yarns merge within this interface zone and provide a transition path. A deep capillary pressure minimum occurs while water passes through the center of the interface zone, effectively delaying the wicking flow. A pore network model considering pore intrusion delay times is expanded to include inter-yarn wicking and reproduce the observed wicking dynamics.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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