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Enregistrement W2702570451 · doi:10.1021/acssensors.7b00374

What the Emerging Generation of Researchers Think Is Hot in Sensors

2017· article· en· W2702570451 sur OpenAlexaffabout
Dajing Yuan, Carine R. Nemr, Meng Li, Cameron H. W. Kelly, Kyle Mallires

Notice bibliographique

RevueACS Sensors · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyComputer scienceData scienceEngineering ethicsMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What the Emerging Generation of Researchers Think Is Hot in SensorsACS Sensors, like all ACS journals, seeks to represent the full spectrum of its readership, including the PhD students and postdocssuch as ourselves, who are working at the bench.At ACS Sensors, our perspective is partly presented through the Twitter feed, as we are your Twitter editors.We are based in Sydney, Geneva, Shanghai, Tempe, and Toronto, in the laboratories of some of the ACS Sensors editorial team.We actually have contracts, with the ACS, that stipulate that we are each responsible for 1 day of tweets per week; so, from our tweets, you can get an inkling of which areas of sensors we find particularly interesting.However, it was suggested that we write an editorial to share with you what areas of sensing we are really excited by.Since we are spread around the globe, and cannot easily get together, we independently wrote and submitted paragraphs about the sensing topics covered in ACS Sensors, and other outlets, that inspired us.Our EIC and Associate Coordinating Editor, Sue Liu, in Sydney then collated the ideas, and looked for common threads in our submissionswe had an awful lot in common!The areas of sensing that really appealed to all of us were the emerging areas of paper-based sensors and wearable sensors.In fact, all five of us commented on paper sensors.So, from the more than 300 papers that have been published in ACS Sensors so far, several were chosen by more than one of us as standout papers, and they all relate to wearable sensors and paper-based sensors, which are discussed below.Related to these two broad areas was an interest in both integration and miniaturization.Why are our interests so aligned?We are guessing, but we think this is because sensors are starting to become very pervasive in our everyday lives.We see this, of course, through the smart watches many of us wear.These are not chemical sensors, however, and the information they provide is, at the very best, a surrogate for chemical information.The wearable sensor papers that resonated included "Noninvasive Alcohol Monitoring Using a Wearable Tattoo-Based Iontophoretic-Biosensing System" (DOI: 10.1021/ acssensors.6b00356) by Joseph Wang and co-workers from University of California in San Diego.We really liked the way alcohol could be detected in sweat, and the user being able to simply read off the information on a smartphone.Another wearable sensor paper that caught the imagination of more than one of us was a stretchable sensor for monitoring human motion entitled "Rapid-Response, Widely Stretchable Sensor of Aligned MWCNT/Elastomer Composites for Human Motion Detection" by Yoku Inoue and co-workers from Shizoku University and the Yamaha Corporation (DOI: 10.1021/ acssensors.6b00145).We also liked a very recent paper on incorporating flexible sensors with chemical sensors, also by Joseph Wang's group at UCSD, entitled "Wearable Flexible and Stretchable Glove Biosensor for On-Site Detection of Organophosphorus Chemical Threats" (

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2017
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