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Enregistrement W3028740744 · doi:10.1002/smtd.202000565

Angular Trapping of Spherical Janus Particles

2020· article· en· W3028740744 sur OpenAlexaff
Xiaoqing Gao, Yali Wang, Xuehao He, Mengjun Xu, Jintao Zhu, Chunguang Hu, Hongbin Li

Notice bibliographique

RevueSmall Methods · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTrappingOptical tweezersJanus particlesJanusTweezersLaserPolarization (electrochemistry)Angular momentumParticle (ecology)Rotation (mathematics)Materials scienceOpticsNanotechnologyPhysicsChemistryClassical mechanicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Developing angular trapping methods, which enable optical tweezers to rotate a micronsized bead, is of great importance for studies of biomacromolecules in a wide range of torque‐generation processes. Here a novel controlled angular trapping method based on model composite Janus particles is reported, which consist of two hemispheres made of polystyrene and poly(methyl methacrylate). Through computational and experimental studies, the feasibility to control the rotation of a Janus particle in a linearly polarized laser trap is demonstrated. The results show that the Janus particle aligned its two hemispheres interface parallel to the laser propagation direction and polarization direction. The rotational state of the particle can be directly visualized by using a camera. The rotation of the Janus particle in the laser trap can be fully controlled in real time by controlling the laser polarization direction. The newly developed angular trapping technique has the great advantage of easy implementation and real‐time controllability. Considering the easy chemical preparation of Janus particles and implementation of the angular trapping, this novel method has the potential of becoming a general angular trapping method. It is anticipated that this new method will significantly broaden the availability of angular trapping in the biophysics community.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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