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Enregistrement W1988603287 · doi:10.1039/c1lc90069b

Education: A modular approach to microfluidics in the teaching laboratory

2011· article· en· W1988603287 sur OpenAlexaff
Yolanda Fintschenko

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensGlycemic Index Laboratories
Organismes subventionnairesDirectorate for STEM EducationUniversity of California, Santa BarbaraWest Virginia University
Mots-clésMicrofluidicsModular designEngineering ethicsEngineeringGraduate studentsMathematics educationComputer scienceBiological engineeringEngineering managementNanotechnologyPedagogyPsychologyBioinformaticsBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article seeks to educate the reader about the role played by the microfluidics teaching lab in the education of science, technology, engineering and mathematics for students of all ages. The discussion is intended to serve as a general guide to educators about the lab philosophy, goals, lab experiments and required equipment and reagents necessary for a successful microfluidics teaching laboratory. We hope that this article will stimulate other groups and companies to describe what they are doing to encourage education in this sector. At LabSmith we have developed a modular approach for teaching and demonstrating microfluidics that allows the end user to tailor the laboratory to course goals without an impact on the package of experimental equipment required and available to them. Thus, it is possible to educate students either in the art of microfluidics or use microfluidics to educate students about fundamental physical, chemical, or biological principles. The laboratory experiments discussed here are for students with educational experience at high school, undergraduate, graduate, and post-graduate levels.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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