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Enregistrement W4410127010 · doi:10.1080/08927014.2025.2498027

Development of marine antifouling performance in hard fouling-release coatings

2025· article· en· W4410127010 sur OpenAlexaffabout
Allanique T. Hunter, Aaron J. Cogger, Kristyn Boutilier, Kylie H. Curnew, Katherine Purvis, Alexis L. Trevors, Russell C. Wyeth

Notice bibliographique

RevueBiofouling · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine Biology and Environmental Chemistry
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofoulingFoulingMarine industryEnvironmental scienceMaterials scienceChemistryMembraneEnvironmental protection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine biofouling is a substantial economic and environmental issue. Hard fouling-release coatings present a promising solution, combining fouling-release characteristics with durability. This study tested proprietary hard fouling-release prototype coatings from GIT Coatings, Inc. alongside uncoated controls, colour controls, and commercial performance standards. Three successive experiments were completed, incorporating static and dynamic flow conditions at sites in Nova Scotia, Canada. Initially, biofouling percent cover and cleanability for prototype coatings were comparable to untreated controls. By the final experiment, prototype coatings had significantly lower percent covers than both uncoated controls and the durability performance comparison, Ecospeed. Furthermore, several prototype hard fouling-release coatings had comparable percent cover (and possibly cleanability) to the fouling-release performance comparison, Intersleek. The results indicate that hard fouling-release coatings with potentially greater durability and longevity can achieve similar fouling-release performance as commercial fouling-release coatings. Further tests are needed to determine if unintended toxicity contributes to the antifouling effects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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