Roadmap for optofluidics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Optofluidics, nominally the research area where optics and fluidics merge, is a relatively new research field and it is only in the last decade that there has been a large increase in the number of optofluidic applications, as well as in the number of research groups, devoted to the topic. Nowadays optofluidics applications include, without being limited to, lab-on-a-chip devices, fluid-based and controlled lenses, optical sensors for fluids and for suspended particles, biosensors, imaging tools, etc. The long list of potential optofluidics applications, which have been recently demonstrated, suggests that optofluidic technologies will become more and more common in everyday life in the future, causing a significant impact on many aspects of our society. A characteristic of this research field, deriving from both its interdisciplinary origin and applications, is that in order to develop suitable solutions a combination of a deep knowledge in different fields, ranging from materials science to photonics, from microfluidics to molecular biology and biophysics, is often required. As a direct consequence, also being able to understand the long-term evolution of optofluidics research is not easy. In this article, we report several expert contributions on different topics so as to provide guidance for young scientists. At the same time, we hope that this document will also prove useful for funding institutions and stakeholders to better understand the perspectives and opportunities offered by this research field.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,028 |
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 ».