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Enregistrement W113911759 · doi:10.51847/9pydlf1uiv

10.51847/9PYDLF1uiv

2000· article· en· W113911759 sur OpenAlexvenueno aff
Jason Kee Chian Chin, Chin Chin Sieo

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrophoresisCapillary electrophoresisMiniaturizationField (mathematics)Computer scienceFree-flow electrophoresisNanotechnologyChromatographyChemistryMaterials scienceGel electrophoresis of proteinsPolyacrylamide gel electrophoresisMathematicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrophoretic separation was first demonstrated in the year of 1807 and has since been a staple tool used by biologists and chemists for more than a century since its inception.From the initial crude paper electrophoresis system to today's modern automated electrophoresis system, the development of electrophoresis systems have been driven by the advancement of technology such as miniaturization, precision engineering, biochemistry, electrical and electronics.These advancements were introduced to meet the requirement for faster and better resolution of results.This paper reviews the evolution of the electrophoresis technology over one century and provides an insight into the possible future development of electrophoresis.Various aspects of the electrophoresis system such as the performances, designs, usages, separation phases, and biochecmistry were analysed.The technological advancements for this field have been evidenced by the increasing complexity of the electrophoresis system.A peek into the possible future for the world of electrophoresis has been provided by drawing insights from the missing links of current technologies.It is both exciting and equally perplexing to explore the promises that this seeming simple separation technology holds for the future.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9430,946

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,151 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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