MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2261924924 · doi:10.1039/c6lc00077k

Electrochemical imaging for microfluidics: a full-system approach

2016· article· en· W2261924924 sur OpenAlexafffund
Adnane Kara, Arnaud Reitz, Jessy Mathault, Syllia Mehou-Loko, Mehran Abbaszadeh Amirdehi, Amine Miled, Jesse Greener

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrofluidicsNanotechnologyLaminar flowModality (human–computer interaction)ElectrochemistryMaterials scienceComputer scienceEngineeringChemistryElectrodeArtificial intelligenceAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrochemistry is developed as a new chemical imaging modality for microfluidics. The technique is based on multipoint voltammetry using an embedded 20 × 10 miniature electrode array implemented on a customized printed circuit board. Electrode durability was enhanced by chemical modification of the electrode surfaces, which enabled continuous, stable use for over 2 months. A system-level approach enables automatic calibration, data acquisition and data processing through a graphical user interface. Following data processing, redox currents and peak positions are extracted from location-specific voltammograms and converted into pixels of an "electrochemical image". The system is validated by imaging steady-state and dynamic laminar flow patterns of flow-confined solutions of the redox pairs Fe(CN)6(3-/4-) or multi-redox environments that include coflowing Ru(NH3)6(2+/3+) solutions. The images obtained are compared with flow simulations and optical images for validation. A strategy to achieve measurements with spatial resolution smaller than the individual electrodes is also demonstrated as an avenue to enhance image spatial resolution. It is expected that this new approach to chemical imaging will expand the applicability of microfluidics in certain areas of chemistry and biology without requiring expertise in electrochemistry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLab on a ChipMême sujetElectrochemical Analysis and ApplicationsTravaux en français237 207