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Enregistrement W2900327985 · doi:10.1109/jlt.2018.2875953

Multichannel Long-Range Surface Plasmon Waveguides for Parallel Biosensing

2018· article· en· W2900327985 sur OpenAlexaff
Wei Ru Wong, Hui Fan, Faisal Rafiq Mahamd Adikan, Pierre Berini

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosensorMaterials scienceWaveguideSurface plasmonCascadeEtching (microfabrication)OptoelectronicsFluidicsPlasmonOpticsOptical filterSurface plasmon polaritonDynamic rangeSurface plasmon resonanceNanotechnologyLayer (electronics)PhysicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two multichannel long-range surface plasmon waveguide structures are presented for parallel biosensing applications. The required ancillary passive optical elements are modeled and validated via comparisons with measurements to find good designs for the multichannel structures. The structures were fabricated as gold stripes embedded in CYTOP claddings with the fluidic channels defined via etching. The two multichannel structures are enabled using either a triple coupler or a corporate feed in cascade with an array of sensing waveguides. We demonstrate bulk and protein sensing for each channel comparable in performance to a single straight waveguide biosensor. Multiple channels are useful for parallel sensing, referencing, and common noise rejection.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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