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Enregistrement W2613451257 · doi:10.1039/c7lc00259a

A dynamic strategy for wavelength sensing using the diffracted orders of a grating

2017· article· en· W2613451257 sur OpenAlexafffund
Seyed M. Azmayesh-Fard, A. Melnyk, Lawrence Lam, T. W. Allen, R. Fedosejevs, R. G. DeCorby

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGratingDiffractionBlazed gratingOpticsDiffraction gratingWavelengthAcousto-opticsMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a strategy for real time multicolour detection of light emitting particles under flow conditions, using the diffracted orders of a grating. The method relies on the fact that the spatial (angular/linear) separation between the orders of a diffraction grating is a wavelength dependent quantity. Thus, the difference in arrival times at a fixed detector for neighbouring orders produced by a moving, light-emitting particle can be used as a wavelength sensing mechanism. We demonstrate this functionality using a prototype PDMS microfluidic device that incorporates a focusing transmission grating. A key attribute of this approach is that it requires only a single sensitive detector, such as a photomultiplier tube, in contrast to many conventional approaches which require multiple sensitive detectors or a detector array.

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 enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,342

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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