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Enregistrement W6888543811 · doi:10.21227/n9b1-6c76

Dielectric Measurements of Ground Beef in Microwave Frequencies at Different Hydration Levels

2023· dataset· en· W6888543811 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueIEEE DataPort · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrowaveDielectricPermittivityDehydrationConductivityBiological tissueCharacterization (materials science)Water contentDielectric loss

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Readily available animal tissue such as ground beef is a convenient material for mimicking the dielectric propertiesof biological tissue when validating microwave imaging and sensing hardware and techniques. The reliable use of these materialsdepends on the accurate characterization of their properties. Tissue water content is a dominant factor in microwave frequency tissueReadily available animal tissue such as ground beef is a convenient material for mimicking the dielectric properties of biological tissue when validating microwave imaging and sensing hardware and techniques. The reliable use of these materials depends on the accurate characterization of their properties. Tissue water content is a dominant factor in microwave frequency tissue properties, thus the effect of dehydration must be considered. The dependence of tissue properties on hydration is also important for new applications of microwave sensing for hydration monitoring. A new protocol for measuring the dielectric properties of heterogeneous tissue and rigorously analyzing the results is presented. The effect of dehydration on the permittivity and conductivity of ground beef samples is explored. A linear mixed effect model was employed to examine the impact of the frequency-dependent behaviour of the dielectric properties. As expected, dehydration impacts both the permittivity and conductivity of ground beef samples with a larger influence on permittivity.properties, thus the effect of dehydration must be considered. The dependence of tissue properties on hydration is also importaReadily available animal tissue such as ground beef is a convenient material for mimicking the dielectric properties of biological tissue when validating microwave imaging and sensing hardware and techniques. The reliable use of these materials depends on the accurate characterization of their properties. Tissue water content is a dominant factor in microwave frequency tissue properties, thus the effect of dehydration must be considered. The dependence of tissue properties on hydration is also important for new applications of microwave sensing for hydration monitoring. A new protocol for measuring the dielectric properties of heterogeneous tissue and rigorously analyzing the results is presented. The effect of dehydration on the permittivity and conductivity of ground beef samples is explored. A linear mixed effect model was employed to examine the impact of the frequency-dependent behaviour of the dielectric properties. As expected, dehydration impacts both the permittivity and conductivity of ground beef samples with a larger influence on permittivity.for new applications of microwave sensing for hydration monitoring. A new protocol for measuring the dielectric properties ofheterogeneous tissue and rigorously analyzing the results is presented. The effect of dehydration on the permittivity and conductivityof ground beef samples is explored. A linear mixed effect model was employed to examine the impact of the frequency-dependentbehaviour of the dielectric properties. As expected, dehydration impacts both the permittivity and conductivity of ground beefsamples with a larger influence on permittivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,009

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,183 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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