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Enregistrement W4394364860 · doi:10.6084/m9.figshare.22274709

Gecko-inspired dry adhesives for heritage conservation – tackling the surface roughness with empirical testing and finite element modelling

2023· dataset· en· W4394364860 sur OpenAlexaff
Jacek Olender, Jack Perris, Xu Yang, Christina Young, Daniel M. Mulvihill, Nikolaj Gadegaard

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCephalopods and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodGeckoAdhesiveSurface finishSurface roughnessStructural engineeringMaterials scienceGeologyEngineeringComputer scienceComposite materialPaleontology

Résumé

Gecko-inspired dry adhesives (GDAs) have been developed in an attempt to replicate in polymer material the natural ability of some gecko lizards to attach to nearly any surface. Geckos achieve this with nano-sized structures on their feet that facilitate van der Waals's interactions with the surfaces. The conservation of cultural heritage is an area that could benefit greatly from the introduction of a versatile and easily reversible adhesive. However, the multitude of surface types and various surface textures encountered in this field make the adaptation of GDAs difficult. In this research two types of GDAs, with flat tips and with mushroom-shaped tips have been assessed using pull-off tests on three substrate materials. These are based on real heritage objects’ surfaces (copper and ceramic) with different levels of surface roughness from The Hunterian collection. Adhesive strength varied between different GDAs and as expected adhesive strength reduced with increased substrate roughness. The finite Element Modelling (FEM) of the pull-off tests closely matched empirical results and showed how different behaviours on the microlevel can affect the GDA behaviour on rough surfaces. It helped to understand the microscale behaviour of two different types of GDAs tested. The research has shown the necessary direction for experimental and theoretical research on GDAs which will enable them to be adopted more widely in heritage conservation.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Materials testing of gecko-inspired dry adhesives for heritage conservation.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

The study tests adhesives for heritage conservation rather than research methods or systems.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Materials testing of gecko-inspired adhesives for heritage conservation, domain applied science.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,016

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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