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Enregistrement W2003611494 · doi:10.1021/ed400728a

A Comprehensive Microfluidics Device Construction and Characterization Module for the Advanced Undergraduate Analytical Chemistry Laboratory

2014· article· en· W2003611494 sur OpenAlexaff
Paul A. E. Piunno, Adrian Zetina, Norman H. Chu, Anthony J. Tavares, M. Omair Noor, Eleonora Petryayeva, Uvaraj Uddayasankar, Andrew Veglio

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsMicrochannelPolydimethylsiloxaneSoft lithographyCleanroomNanotechnologyLab-on-a-chipFabricationMicroreactorChemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An advanced analytical chemistry undergraduate laboratory module on microfluidics that spans 4 weeks (4 h per week) is presented. The laboratory module focuses on comprehensive experiential learning of microfluidic device fabrication and the core characteristics of microfluidic devices as they pertain to fluid flow and the manipulation of samples. Experiments include the cleanroom-free fabrication of glass-polydimethylsiloxane (PDMS) microfluidic devices by use of thermoplastic molds and soft lithography, determination of the zeta potential at the microchannel walls, investigations of electroosmotic flow, determination of Péclet numbers, and diffusion coefficients based on diffusion-limited reagent mixing. The module concludes with the development of a microchannel electrophoresis lab-on-a-chip device with in-line fluorimetric detection for the separation of a DNA ladder. This laboratory module has been offered for two consecutive years and has received favorable student feedback.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,165

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,019

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations37
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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