This work deals with 24 substances composed of nitrogen-containing heterocycles. The relationships between the chromatographic retention factor (k) and those physicochemical properties which are relevant in quantitative structure-properties relationship (QSPR) studies, such as the polarizability $(\alpha)$, molar refractivity (MR), lipophilicity (logP), dipole moment $(\mu)$, total energy $(E_{tot})$, heat of formation $(\Delta H_f)$, molecular surface area $(S_M)$, and binding energy $(E_b)$, were investigated. The accuracy of the simple linear regressions between the chromatographic retention and the descriptors for all of the compounds was satisfactory (correlation coefficient, $0.8 \leq r \leq 1.0$). The QSPR models of these nitrogen-containing heterocyclic compounds could be predicted with a multiple linear regression equation having the statistical index, r = 1.000. This work demonstrated the successful application of the multiple linear approaches through the development of accurate predictive equations for retention factors in liquid chromatography.
This paper is to analyze the Premature Quench characteristics of a rotating magnet type superconducting fluxpump and consider the method of detecting and protecting this premature quench. Practically, there is contact resistance between the fluxpump and the load, namely the S.C. magnet. The thermal increase due to the contact resistance cause the premature quench before the charging current amounts to the critical current of S.C magnet. Therefore, this paper is devoted to solving the heat equation on contact region using cylindrical coordinates and to calculating the rate of thermal increase during the current is pumped up. Doing so, the predictive value of the maximum pumping current is obtained. It has been verified that the results of simulation are coincident with those of experiment. It must be considered essentially to minimize the contact resistance in designing the S.C fluxpump system in order to protect the premature quench and improve the maximum pumping current.
Reduced Activation Ferritic/Martensitic Steels (RAFs) are leading candidntes for structural materials of a D-T fusion reactor. One of the RAFs, JLF-l (9Cr-2W-V, Ta) has been developed and has shown to have good resistance against high-fluency neutrino irradiation and good phase stability. Recently, in order to clarify the strengthening mechanisms at high temperatures, a new scheme to improve high temperature mechanical properties is desired. Therefore, the test technique development of high temperature creep behaviors for this material is very important. In this paper, the creep properties and creep life prediction, using the Larson-Miler parameter method for JLF-l to be used for fusion reactor materials or other high temperature components, are presented at the elevated temperatures of 50$0^{\circ}C$, 55$0^{\circ}C$, $600^{\circ}C$, $650^{\circ}C$ and 704$^{\circ}C$. It was confirmed, experimentally and quantitatively, that a creep life predictive equation, at such various high temperatures, is well derived mr the LMP method.
Purpose: The purpose of this study was to propose and test a predictive model that could explain and predict nursing productivity. Methods: A survey using a structured questionnaire was conducted with 360 nurses in Korea. The data were analyzed using SPSS Windows 18.0 and AMOS 19.0 program. Results: Based on the constructed model, burnout and organizational commitment were found to have direct effects on nurses' turnover intention and nursing productivity. While nursing work environment was found to have indirect effects on nurses' turnover intention and nursing productivity. Conclusion: This structural equational model is a comprehensive theoretical model that explains the related factors and their relationship with nursing productivity. Comprehensive organizational interventions to improve nursing productivity should focus on improving the nursing work environment. Findings from this study can be used to design appropriate strategies to decrease nurse turnover in Korea. Further studies are needed to prospectively verify these causal relationships with larger samples.
The obesity is the matter of the energy balance in essential. The energy balance in human body is energy expenditure subtracted from energy intake. The energy intake is mainly supplied by carbohydrates, proteins and lipids in food, and the energy expenditure is composed of basal metabolic rate or resting energy expenditure, physical activity and thermogenesis including diet-induced thermogenesis. The resting energy expenditure is measured by direct calorimetry and indirect calorimetry. Generally we can simply use predictive equation with the variables of weight, height, age and fat-free mass to yield metabolic rate. But there is discrepancy between the estimate and real metabolic rate because the equations can not reflect individuality and environments. The resting energy expenditure is influenced by many factors but the fundamental factor is fat-free mass. We briefly reviewed the concept and evaluation of the energy balance, intake and expenditure, which are important parts in the study of obesity. Finally, we surveyed the correlation between metabolic rate and obesity and suggested applicable herb medication to increase metabolic rate.
Chloride corrosion has become the main factor of reducing the service life of reinforced concrete structures. The object of this paper is to propose a theoretical model that predicts the service life of chloride-corrosive concrete under fatigue load. In the process of modeling, the concrete is divided into two parts, microcrack and matrix. Taking the variation of mcirocrack area caused by fatigue load into account, an equation of chloride diffusion coefficient under fatigue load is established, and then the predictive model is developed based on Fick's second law. This model has an analytic solution and is reasonable in comparison to previous studies. Finally, some factors (chloride diffusion coefficient, surface chloride concentration and fatigue parameter) are analyzed to further investigate this model. The results indicate: the time to pit-to-crack transition and time to crack growth should not be neglected when predicting service life of concrete in strong corrosive condition; the type of fatigue loads also has a great impact on lifetime of concrete. In generally, this model is convenient to predict service life of chloride-corrosive concrete with different water to cement ratio, under different corrosive condition and under different types of fatigue load.
The present study aimed to develop growth prediction models of Listeria monocytogenes in processed meat products, such as mixed pressed hams, to perform accurate microbial risk assessments. Considering cold storage temperatures and the amount of time in the stages of consumption after opening, the growth of L. monocytogenes was determined as a function of temperature at 0, 5, 10, and $15^{\circ}C$, and time at 0, 1, 3, 6, 8, 10, 15, 20, 25, and 30 days. Based on the results of these measurements, a Baranyi model using the primary model was developed. The input parameters of the Baranyi equation in the variable temperature for polynomial regression as a secondary model were developed: $SGR=0.1715+0.0199T+0.0012T^2$, $LT=5.5730-0.3215T+0.0051T^2$ with $R^2$ values 0.9972 and 0.9772, respectively. The RMSE (Root mean squared error), $B_f$ (bias factor), and $A_f$ (accuracy factor) on the growth prediction model were determined to be 0.30, 0.72, and 1.50 in SGR (specific growth rate), and 0.10, 0.84, and 1.35 in LT (lag time), respectively. Therefore, the model developed in this study can be used to determine microorganism growth in the stages of consumption of mixed pressed hams and has potential in microbial risk assessments (MRAs).
SOOMRO, Yasir Ali;BHUTTO, Muhammad Yaseen;ERTZ, Myriam;SHAIKH, Ahsan-ul-Haq;BAESHEN, Yasser;Al BATATI, Bader
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권6호
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pp.81-93
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2022
This research aims to construct a model that combines brand love, brand loyalty, brand image, customer satisfaction, and service quality into a single model, with brand loyalty coming foremost, and test its predictive power in building brand love. Moreover, mediating effect of customer satisfaction and brand image on service quality and brand loyalty affecting brand love was checked. The study adopted an alliance context using an existing SERVQUAL model, a bi-dimensional aspect of brand loyalty and parasocial love relationship theory, to identify brand love as a construct or outcome in the consumer-brand relationship. Using a quantitative approach, survey questionnaires were distributed by unrestricted random sampling among 507 Saudia Airlines customers. Data were analyzed using structural equation modeling with SmartPLS 3.0. The results revealed significant relationships between four variables except for the brand image. It was found that brand image had no mediating effect on the relationship between service quality and customer loyalty. The outcome of this study highlights the importance of airline alliances for service quality, which leads to positive customer satisfaction, brand image, and customer loyalty. A unique contribution of the study is that it revealed that brand loyalty is also an antecedent of brand love.
Changsin Park;Byeong-Rea Son;Gi-Bbeum Lee;Changwoon Nah
Elastomers and Composites
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제59권1호
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pp.34-41
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2024
In this study, the effects of the type and content of silica on the mechanical and tear properties of chloroprene rubber (CR), which is mainly used as a jacket material for mining cables, were studied. The crosslinking density (ΔM) and reinforcing factor (αf) defined using cure characteristics increased with increasing silica content, whereas the cure rate decreased. The hardness, tensile strength, and modulus of the CR compounds increased depending on the silica content and structural development. The reinforcing behavior of the silica-filled CR compounds according to the silica type and content showed the best fit with the Thomas equation of the predictive model. Tear strength was evaluated using two standard test methods, ASTM D470 and DIN VDE 0472-613, and the results were compared. The tear strength increased as the silica content increased, regardless of the test method, and the different tear strengths obtained by the two standard test methods showed a linear relationship with each other, indicating a high correlation.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권1호
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pp.1-9
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2024
Predicting the spread of COVID-19 remains a challenge due to the complexity of the disease and its evolving nature. This study presents an integrated approach using the classic SIR model for infectious diseases, enhanced by the chemical master equation (CME). We employ a Monte Carlo method (SSA) to solve the model, revealing unique aspects of the SARS-CoV-2 virus transmission. The study, a first of its kind in Korea, adopts a step-by-step and complementary approach to model prediction. It starts by analyzing the epidemic's trajectory at local government levels using both basic and stochastic SIR models. These models capture the impact of public health policies on the epidemic's dynamics. Further, the study extends its scope from a single-infected individual model to a more comprehensive model that accounts for multiple infections using the jump SIR prediction model. The practical application of this approach involves applying these layered and complementary SIR models to forecast the course of the COVID-19 epidemic in small to medium-sized local governments, particularly in Gangnam-gu, Seoul. The results from these models are then compared and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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