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Enregistrement W6949104438 · doi:10.5281/zenodo.10940706

Data for the paper "Dispersion of particles in a sessile droplet evaporating on a heated substrate"

2024· dataset· en· W6949104438 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésParticle (ecology)Table (database)Position (finance)Field (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This file contains the data generated for each case demonstrated in the paper titled "Dispersion of particles in a sessile droplet evaporating on a heated substrate" Authors: Aman Kumar Jain, Fabian Denner, and Berend van Wachem. The repository contains the 7 folders for 7 cases performed in stage 2 of the simulation described in table 4 of the paper. Cases C1 and C2 involve a droplet on a substrate at Ts = 25 ◦ C, while C3 and C4 involve a substrate at Ts = 50 ◦C. Marangoni stresses are considered in the even-numbered cases and neglected in the odd-numbered ones. The case names ending with suffix S denotes the standard silica particles and the case names ending with suffix N denotes neutrally buoyant articles. Along with these folders a python script "ParticleCombined.py" is added which uses the particle position data in each case folder to calculate the particle surface density. Each case folder contains: The fluid fields, mesh, and particle information are stored in folders Fields, DMs, Meshes and Particles. A .xmf wrapper file is provided to read the simulation results in Paraview. The "results.xmf" file shows the fluid data such as velocity, pressure and liquid volume fraction. The liquid volume fraction value, alpha, tracks the interface of an evaporating sessile droplet. The "results_DEM.xmf" shows the particle data such as the position, velocity and other data sets associated with the particles. Each case folder contains five *.csv files which contain the information of particle position for 5-time instances and are processed using the python script "ParticleCombined.py". This research was funded by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation), grant number 452916560.

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)0,006
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 enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2810,125

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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