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Enregistrement W2004125450 · doi:10.3390/s141223283

Droplet Microfluidics for Chip-Based Diagnostics

2014· article· en· W2004125450 sur OpenAlexaff
Karan Kaler, Ravi Prakash

Notice bibliographique

RevueSensors · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsFluidicsNanotechnologyFabricationLab-on-a-chipMicrofluidic chipMaterials scienceChipBiochipDetectorComputer scienceEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Droplet microfluidics (DMF) is a fluidic handling technology that enables precision control over dispensing and subsequent manipulation of droplets in the volume range of microliters to picoliters, on a micro-fabricated device. There are several different droplet actuation methods, all of which can generate external stimuli, to either actively or passively control the shape and positioning of fluidic droplets over patterned substrates. In this review article, we focus on the operation and utility of electro-actuation-based DMF devices, which utilize one or more micro-/nano-patterned substrates to facilitate electric field-based handling of chemical and/or biological samples. The underlying theory of DMF actuations, device fabrication methods and integration of optical and opto-electronic detectors is discussed in this review. Example applications of such electro-actuation-based DMF devices have also been included, illustrating the various actuation methods and their utility in conducting chip-based laboratory and clinical diagnostic assays.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 GPT0,189
Écart entre enseignants0,184 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations53
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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