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Enregistrement W2078400638 · doi:10.1088/0960-1317/18/9/095028

PDMS as a sacrificial substrate for SU-8-based biomedical and microfluidic applications

2008· article· en· W2078400638 sur OpenAlexaff
Jasbir N. Patel, Bożena Kamińska, Bonnie L. Gray, Byron D. Gates

Notice bibliographique

RevueJournal of Micromechanics and Microengineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFabricationMicrofluidicsMaterials scienceLayer (electronics)Substrate (aquarium)PolydimethylsiloxaneNanotechnologyChipAdhesiveOptoelectronicsPDMS stampComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a new fabrication process utilizing polydimethylesiloxane (PDMS) as a sacrificial substrate layer for fabricating free-standing SU-8-based biomedical and microfluidic devices. The PDMS-on-glass substrate permits SU-8 photo patterning and layer-to-layer bonding. We have developed a novel PDMS-based process which allows the SU-8 structures to be easily peeled off from the substrate after complete fabrication. As an example, a fully enclosed microfluidic chip has been successfully fabricated utilizing the presented new process. The enclosed microfluidic chip uses adhesive bonding technology and the SU-8 layers from 10 µm to 450 µm thick for fully enclosed microchannels. SU-8 layers as large as the glass substrate are successfully fabricated and peeled off from the PDMS layer as single continuous sheets. The fabrication results are supported by optical microscopy and profilometry. The peel-off force for the 120 µm thick SU-8-based chips is measured using a voice coil actuator (VCA). As an additional benefit the release step leaves the input and the output of the microchannels accessible to the outside world facilitating interconnecting to the external devices.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: 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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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