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Enregistrement W89952209 · doi:10.15760/etd.7091

The Effect of a Physician's Pronunciation on Nurses' Perceptions of the Physician's Medical Competency

2000· report· en· W89952209 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Horani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Educational Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirflowWater contentMoistureInletEnvironmental scienceHumidityKilnWork (physics)Indoor air qualityMeteorologyEnvironmental engineeringMechanical engineeringEngineeringWaste managementGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this work has been to minimize the thermal energy required to dry malt in deep beds while maintaining malt quality, and without increasing the drying time more than one hour. Malt drying usually takes place in deep bed (. 7-1 m) driers by forcing hot air through the bed. Measurements of inlet and outlet relative humidity, temperature, and airflow at a drier at Great Western Malting Company's Vancouver, Washington facility were made to find average moisture content versus time. The measurements were used to develop a wetted surface model of a malt bed. However, the model was not detailed enough to accurately fit the drying data taken from the kiln. Thus it was necessary to consider a more complex model. A diffusion based mathematical model of malt drying was coded using malt properties and drying equations found in the research of Bala (Ph.D. thesis, 1983). This program calculates moisture content and malt temperature in horizontal layers of a malt bed. Energy saving drying tests by airflow reduction methods were simulated with the program. The methods were designed to take advantage of the malt's internal drying mechanism, and they were effective at reducing energy consumption. However, model verification was necessary, and maintaining malt quality was essential. A deep bed experimental malt drier was built at Portland State University to allow malt temperature and average moisture content data collection. Drying experiments were performed at constant airflow, for several different drying temperature cases, and the highest experimental temperature with acceptable malt quality was found to be 7 5 C. Drying at 70 C (158 F) rather than at 63 C (145 F) was found to cause a 20% reduction in the thermal energy consumption, but higher temperatures did not significantly improve efficiency. The experimental moisture contents and grain temperatures generally compared well with diffusion model simulations of the experiments. Airflow reduction experiments decreased thermal consumption by 20% compared to typical drying schedules. These experiments were based on the airflow reduction methods learned from the diffusion model. However, diffusion model simulations using the experimental conditions showed thermal energy reductions of 11 %.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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