The Jubilant DraxImage SMART-FILL® Dispensing System: An Evaluation of the Accuracy and Precision of the Dispensing System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
1123 Objectives The purpose of this experiment was to evaluate the accuracy and precision of the SMART-FILL® Dispensing System when dispensing various volumes of aqueous solutions. Methods A series of replicate solutions were dispensed using the SMART-FILL® Dispensing System. In each case the accuracy of the volume was determined (i.e. how close the measured value is to the actual requested volume) as well as the precision across multiple replicates of the same volume (i.e. repeatability of the dispensing process). Furthermore, since the Dispensing System has the capability to prepare both radioactive liquid and capsules, both of these process were examined by dispensing samples of known volume in two different ways, namely in glass vials and in phosphate-filled capsules. Results In general, the precision or repeatability of the dispensing volume using the SMART-FILL® System was very good. The relative standard deviation (i.e. RSD) for both experiments was below 5% for samples greater than 15 µL. When dispensing volumes of approximately 5 µL, the error in the measurement is between 10-15% but for even smaller volumes (i.e. 2 µL) the uncertainty increases to greater than 20%. When dispensing capsules in the range of 2-220µL, the relative error in the measurement is less than 5%. Conclusions The SMART-FILL® Dispensing System dispenses accurate volumes with good precision in the range of 15-220 µL. In this range, the relative standard deviation, which represents the uncertainty in a measurement, is below 5%.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle