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Enregistrement W3009402132 · doi:10.3390/cryst10030186

Improving Linear Range Limitation of Non-Enzymatic Glucose Sensor by OH− Concentration

2020· article· en· W3009402132 sur OpenAlexafffund
Lory Wenjuan Yang, Elton Enchong Liu, Fan Xu, Jason Yuanzhe Chen, Ryan Taoran Wang, Gu Xu

Notice bibliographique

RevueCrystals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrolyteLinear relationshipFourier transform infrared spectroscopyLinear rangeRange (aeronautics)AmperometryAnalytical Chemistry (journal)ChemistryMaterials scienceNuclear magnetic resonanceChromatographyElectrodeMathematicsOpticsPhysicsDetection limitElectrochemistryPhysical chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The linear range of the non-enzymatic glucose sensor is usually much smaller than the glucose level of diabetic patients, calling for an effective solution. Despite many previous attempts, none have solved the problem. Such a challenge has now been conquered by raising the NaOH concentration in the electrolyte, where amperometry, X-ray diffraction, Fourier-transform infrared spectroscopy, and Nuclear magnetic resonance measurements have been conducted. The linear range has been successfully enhanced to 40 mM in 1000 mM NaOH solution, and it was also found that NaOH affected the degree of glucose oxidation, which influenced the current response during sensing. It was expected that the alkaline concentration must be 25 times higher than the glucose concentration to enhance the linear range, much contrary to prior understanding.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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