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Enregistrement W2018541610 · doi:10.1088/1748-6041/3/3/034009

Leveraging liquid dielectrophoresis for microfluidic applications

2008· review· en· W2018541610 sur OpenAlexaff
Dipankar Chugh, K.V.I.S. Kaler

Notice bibliographique

RevueBiomedical Materials · 2008
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsDielectrophoresisFluidicsNanotechnologyMicrofluidic chipComputer scienceMaterials scienceSample (material)Lab-on-a-chipEngineeringChromatographyElectrical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Miniaturized fluidic systems have been developed in recent years and offer new and novel means of leveraging the domain of microfluidics for the development of micro-total analysis systems (microTAS). Initially, such systems employed closed microchannels in order to facilitate chip-based biochemical assays, requiring very small quantities of sample and/or reagents and furthermore providing rapid and low-cost analysis on a compact footprint. More recently, advancements in the domain of surface microfluidics have suggested that similar low volume sample handling and manipulation capabilities for bioassays can be attained by leveraging the phenomena of liquid dielectrophoresis and droplet dielectrophoresis (DEP), without the need for separate pumps or valves. Some of the key aspects of this surface microfluidic technology and its capabilities are discussed and highlighted in this paper. We, furthermore, examine the integration and utility of liquid DEP and droplet DEP in providing rapid and automated sample handling and manipulation capabilities on a compact chip-based platform.

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)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,249 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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