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Enregistrement W2009377641 · doi:10.1002/elps.201000442

Bundled capillary electrophoresis using microstructured fibres

2010· article· en· W2009377641 sur OpenAlexaff
Benjamin Rogers, Graham T. T. Gibson, Richard D. Oleschuk

Notice bibliographique

RevueElectrophoresis · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJoule heatingCapillary actionBundleMaterials scienceVolume (thermodynamics)Current (fluid)Capillary electrophoresisSensitivity (control systems)Channel (broadcasting)Heating elementVolumetric flow rateSurface-area-to-volume ratioOptoelectronicsNanotechnologyChemistryComposite materialMechanicsChromatographyChemical engineeringElectronic engineeringElectrical engineeringTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Joule heating, arising from the electric current passing through the capillary, causes many undesired effects in CE that ultimately result in band broadening. The use of narrow-bore capillaries helps to solve this problem as smaller cross-sectional area results in decreased Joule heating and the rate of heat dissipation is increased by the larger surface-to-volume ratio. Issues arising from such small capillaries, such as poor detection sensitivity, low loading capacity and high flow-induced backpressure (complicating capillary loading) can be avoided by using a bundle of small capillaries operating simultaneously that share buffer reservoirs. Microstructured fibres, originally designed as waveguides in the telecommunication industry, are essentially a bundle of parallel ∼5 μm id channels that extend the length of a fibre having otherwise similar dimensions to conventional CE capillaries. This work presents the use of microstructured fibres for CZE, taking advantage of their relatively high surface-to-volume ratio and the small individual size of each channel to effect highly efficient separations, particularly for dye-labelled peptides.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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