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Enregistrement W6949136174 · doi:10.5281/zenodo.13671299

A Comparative Study of Non-Invasive Fibre Bragg Grating for Spatially and Temporally Resolved Gas Temperature Measurements in Cold Atmospheric Pressure Plasma Jets

2024· dataset· en· W6949136174 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFusible alloyProteogenomicsDiafiltrationFilter (signal processing)SulfinpyrazoneLiquation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold atmospheric pressure plasma jets (CAP-Jet) are successfully used in medical ther-apy for healing of chronic wounds and are widely researched in inactivation of patho-gens and in assisting in cancer therapy. A crucial parameter for these plasma applica-tions is that CAP-Jets operate at temperatures that are tolerable for biological tissues. While tools characterizing the plasma's gas temperature are well developed, there are only a few methods that work with an agreeable limit of uncertainty, complexity and limited perturbation properties to accurately determine that the studied plasma jet operates at tissue tolerable temperatures at all times. In the current work, time resolved measurements of the gas temperature in the effluent of a CAP-Jet are performed using the innovative technique of a Fibre Bragg Grating (FBG), in which the temperature dynamics is measured by a shift of the FBGs resonant wavelength through its thermo-optic coefficient. Comparing with other temporal and spatial diagnostic tools such as thermocouple measurement, Schlieren imaging, and optical emission spectroscopy, we demonstrate reliable calorimetric measurements at different plasma duty cycles. The plasma source maintains tissue tolerable temperatures inside the plasma active zone with values below 35°C at 1 cm distance from the jet nozzle. The calorimetric measure-ments have revealed that the heat power dissipation in comparison to electric energy of our plasma source is at least 50%.

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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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
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
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Résumé présentoui

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