Engaging nanotechnology: ethnography of lab-on-a-chip technology in small-scale fluidics research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Growth of novel small-scale technologies (micro- and nanotechnology) is expected to change the nature of work in the future. Currently, Human Factors and Ergonomics (HFE) research in small-scale technologies, especially nanotechnology, is in its infancy. Since small-scale technologies are expected to bring about radical changes, aligning HFE to these technologies allows for usable products from the inception, rather than an afterthought. This paper presents an ethnographic study conducted on lab-on-a-chip (LOC) technology in the area of small-scale fluidics. LOC devices are small devices where laboratory processes are shrunk into miniature size, often no bigger than a credit card. LOC technology promises low-cost point-of-care devices in health care, as well as applications in other emerging sectors. In this study, the fabrication and testing of the LOC devices using soft lithography techniques were addressed in detail. Specifically, it is shown that device fabrication in the laboratory entails a considerable amount of skilled workmanship on part of the researcher. Further, this study was conducted at a research laboratory at the University of Waterloo. Addressing laboratory research as a domain of study is a novel venture for HFE. With the growth of universities as major players in the innovation system, the university research laboratory has emerged as an important aspect of the commercialization and technology transfer process. Thus, conducting research in university laboratories will, in the long run, allow HFE professionals to play a greater role in the innovation process linking the university, industry and society. Thus, emphasizing the principle: good economics requires good ergonomics.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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