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Enregistrement W4393078282 · doi:10.4208/jms.v57n1.24.02

Interaction of Ionic Solution with Permeable Membranes: A Variational Approach

2024· article· en· W4393078282 sur OpenAlexaff
Shixin Xu, Zilong Song, Bob Eisenberg, Huaxiong Huang

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematical Study · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMembraneIonic bondingChemistryChemical engineeringMaterials scienceEngineeringIonBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The movement of ionic solutions is an essential part of biology and technology. Fluidics, from nano-to microfluidics, is a burgeoning area of technology which is all about the movement of ionic solutions, on various scales. Many cells, tissues, and organs of animals and plants depend on osmosis, as the movement of fluids is called in biology. Indeed, the movement of fluids through channel proteins (that have a hole down their middle) is fluidics on an atomic scale. Ionic fluids are complex fluids, with energy stored in many ways. Ionic fluid flow is driven by gradients of concentration, chemical and electrical potential, and hydrostatic pressure. In this paper, a series of sharp interface models are derived for ionic solution with permeable membranes. By using the energy variation method, the unknown flux and interface conditions are derived consistently. We start from the derivation the generic model for the general case that the density of solution varies with ionic solvent concentrations and membrane is deformable. Then the constant density and fix membrane cases are derived as special cases of the generic model.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,197

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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