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Enregistrement W3002862926 · doi:10.1016/j.ohx.2020.e00096

µPump: An open-source pressure pump for precision fluid handling in microfluidics

2020· article· en· W3002862926 sur OpenAlexafffund
Run Ze Gao, Marie Hébert, Jan P. Huissoon, Carolyn L. Ren

Notice bibliographique

RevueHardwareX · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesWaterloo Institute for Nanotechnology, University of WaterlooNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WaterlooOntario Centres of Excellence
Mots-clésMicrofluidicsSoftwareMechatronicsSettling timeComputer scienceFlow control (data)EngineeringControl engineeringMaterials scienceNanotechnologyOperating systemTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An open-source precision pressure pump system and control software is presented, primarily designed for the experimental microfluidics community, although others may find additional uses for this precision pressure source. This mechatronic system is coined 'µPump,' and its performance rivals that of commercially available systems, at a fraction of the cost. The pressure accuracy, stability, and resolution are 0.09%, 0.02%, and 0.02% of the full span, respectively. The settling time to reach 2 bar from zero and stabilize is less than 2 s. Material for building a four-channel µPump (approx. $3000 USD) or an eight-channel µPump (approx. $5000 USD) is approximately a quarter, or a third of the cost of buying a high-end commercial system, respectively. The design rationale is presented, together with documented design details and software, so that the system may be replicated or customized to particular applications. µPump can be used for two-phase droplet microfluidics, single-phase microfluidics, gaseous flow microfluidics and any other applications requiring precise fluid handling. µPump provides researchers, students, and startups with a cost-effective solution for precise fluid control.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,012

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 GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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