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Enregistrement W3012863470 · doi:10.1039/d0ra00263a

Advances in passively driven microfluidics and lab-on-chip devices: a comprehensive literature review and patent analysis

2020· review· en· W3012863470 sur OpenAlexaff
Vigneswaran Narayanamurthy, Z. E. Jeroish, K. S. Bhuvaneshwari, Pouriya Bayat, R. Premkumar, Fahmi Samsuri, Mashitah M. Yusoff

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsLab-on-a-chipNanotechnologyComputer scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of passively driven microfluidic labs on chips has been increasing over the years. In the passive approach, the microfluids are usually driven and operated without any external actuators, fields, or power sources. Passive microfluidic techniques adopt osmosis, capillary action, surface tension, pressure, gravity-driven flow, hydrostatic flow, and vacuums to achieve fluid flow. There is a great need to explore labs on chips that are rapid, compact, portable, and easy to use. The evolution of these techniques is essential to meet current needs. Researchers have highlighted the vast potential in the field that needs to be explored to develop rapid passive labs on chips to suit market/researcher demands. A comprehensive review, along with patent analysis, is presented here, listing the latest advances in passive microfluidic techniques, along with the related mechanisms and applications.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations222
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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