MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6903227734 · doi:10.1021/am506739q.s001

Harnessing\nTunable Scanning Probe Techniques to Measure\nShear Enhanced Adhesion of Gecko-Inspired Fibrillar Arrays

2016· article· en· W6903227734 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundSimon Fraser UniversityWestern Economic Diversification CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAdhesionGeckoClimbNanoscopic scaleAtomic force microscopyAdhesive

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hierarchical arrays of mesoscale\nto nanoscale fibrillar structures\non a gecko’s foot enable the animal to climb surfaces of varying\nroughness. Adhesion force between the fibrillar structures and various\nsurfaces is maximized after the gecko drags its foot in one direction,\nwhich has also been demonstrated to improve the adhesion forces of\nartificial fibrillar arrays. Essential conditions that influence the\nmagnitude of these interactions include the lateral distance traveled\nand velocity between the contacting surfaces, as well as the velocity\nat which the two surfaces are subsequently separated. These parameters\nhave, however, not been systematically investigated to assess the\nadhesion properties of artificial adhesives. We introduce a systematic\nstudy that investigates these conditions using a scanning probe microscope\nto measure the adhesion forces of artificial adhesives through a process\nthat mimics the mechanism by which a gecko climbs. The measured adhesion\nresponse was different for arrays of shorter and longer fibrils. These\nresults from 9000 independent measurements also provide further insight\ninto the dynamics of the interactions between fibrillar arrays and\ncontacting surfaces. These studies establish scanning probe microscopy\ntechniques as a versatile approach for measuring a variety of adhesion\nproperties of artificial fibrillar adhesives.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,989

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)0,0110,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetAdhesion, Friction, and Surface InteractionsTravaux en français237 207