Notice bibliographique
Résumé
Optical simulations of a liquid crystal biosensor device are performed using an integrated optical/textural model based on the equations of nematodynamics and two optical methods: the Berreman optical matrix method [J. Opt. Soc. Am. 62, 502 (1972)] and the discretization of the Maxwell equations based on the finite difference time domain (FDTD) method. Testing the two optical methods with liquid crystal films of different degrees of orientational heterogeneities demonstrates that only the FDTD method is suitable to model this device. Basic substrate-induced texturing process due to protein adsorption gives rise to an orientation correlation function that is nearly linear with the transmitted light intensity, providing a basis to calibrate the device. The sensitivity of transmitted light to film thickness, protein surface coverage, and wavelength is established. A crossover incident light wavelength close to λco≈500nm is found, such that when λ>λco thinner films are more sensitive to the amount of protein surface coverage, while for λ<λco the reverse holds. In addition it is found that for all wavelengths the sensitivity increases with the amount of protein coverage. The integrated device model based on FDTD optical simulations in conjunction with the Landau-de Gennes nematodynamics model provides a rational basis for further progress in liquid crystal biosensor devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».