Deposition, patterning, and utility of conductive materials for the rapid prototyping of chemical and bioanalytical devices
Notice bibliographique
Résumé
Rapid prototyping is a critical step in the product development cycle of miniaturized chemical and bioanalytical devices, often categorized as lab-on-a-chip devices, biosensors, and micro-total analysis systems. While high throughput manufacturing methods are often preferred for large-volume production, rapid prototyping is necessary for demonstrating and predicting the performance of a device and performing field testing and validation before translating a product from research and development to large volume production. Choosing a specific rapid prototyping method involves considering device design requirements in terms of minimum feature sizes, mechanical stability, thermal and chemical resistance, and optical and electrical properties. A rapid prototyping method is then selected by making engineering trade-off decisions between the suitability of the method in meeting the design specifications and manufacturing metrics such as speed, cost, precision, and potential for scale up. In this review article, we review four categories of rapid prototyping methods that are applicable to developing miniaturized bioanalytical devices, single step, mask and deposit, mask and etch, and mask-free assembly, and we will focus on the trade-offs that need to be made when selecting a particular rapid prototyping method. The focus of the review article will be on the development of systems having a specific arrangement of conductive or semiconductive materials.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».