Cost‐effective template development for the microfluidic device
Notice bibliographique
Résumé
Photolithography, typically used to create microchannel networks on silicon to fabricate the template for microfluid devices, has the drawback of requiring sophisticated instruments, available only in few premier fabrication units. Template fabrication thus was a privilege of few researchers. Through the years, researchers economised the process of device development using a three‐dimensional (3D) printer which directly projected non‐planar structures on to a photo‐curable resin. Devices thus built lacked the versatility of polydimethylsiloxane (PDMS). The novelty of this work is to use the 3D printing resin for template fabrication and subsequent device development with PDMS. In this way, cost reduction and ease of template generation are substantially enhanced while retaining the advantages of a PDMS device. Unlike directly printed devices that are formed from ultraviolet curable photopolymer, this method fabricates the master with cured photopolymer used in 3D printing. The master pattern is transferred to PDMS for subsequent processing to construct the device. Compared to devices built on silicon templates, PDMS on polymer templates necessitate careful curing at a lower temperature. Low‐temperature PDMS–substrate bonding has also been studied in this work. Fabricated device has channel dimensions in the order of 200–300 μm and has been used to study various oil–water emulsions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».