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Enregistrement W2035943842 · doi:10.1117/12.909390

Optical sensing for on-chip digital microfluidics

2012· article· en· W2035943842 sur OpenAlexaff
Jacqueline Nichols, Emily L. Landry, Brandon Born, M C K Wiltshire, Christopher M. Collier, Jonathan F. Holzman

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplexerMicrofluidicsDigital microfluidicsScalabilityMaterials scienceLab-on-a-chipMultiplexingChipMassively parallelMicrolensRefractometryRefractometerOptofluidicsVoltageComputer scienceRefractive indexOptical switchOptoelectronicsElectronic engineeringNanotechnologyElectrowettingOpticsElectrical engineeringEngineeringTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A digital microfluidic architecture is introduced for micron-scale localized fluid actuation and in in-situ optical sensing. Contemporary device integration challenges related to localization and device scalability are overcome through the introduction of a bi-layered digital microfluidic multiplexer. Trinary inputs are applied through differential combinations of voltage signals between upper (column) electrodes and lower (row) electrodes. The ultimate layout provides increased scalability for massively parallel microfluidic actuation applications with a minimal number of inputs. The on-chip sensing technique employed here incorporates a microlens in a folded-cavity arrangement (fabricated by a new voltage-tuned polymer electro-dispensing technique). Such a geometry heightens the sensitivity between the optical probe and fluid refractive properties and allows the device to probe the refractive index of the internal fluid. This optical refractometry sensing technique is merged with the actuation capabilities of the digital microfluidic multiplexer on a single lab-on-a-chip device.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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