MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3041803159 · doi:10.3390/bios10070077

Overview of Recent Advances in the Design of Plasmonic Fiber-Optic Biosensors

2020· review· en· W3041803159 sur OpenAlexaff
Yashar E. Monfared

Notice bibliographique

RevueBiosensors · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosensorOptical fiberPlasmonNanotechnologyMaterials sciencePhotonic-crystal fiberFlexibility (engineering)Fiber optic sensorFiberComputer scienceOptoelectronicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasmonic fiber-optic biosensors combine the flexibility and compactness of optical fibers and high sensitivity of nanomaterials to their surrounding medium, to detect biological species such as cells, proteins, and DNA. Due to their small size, accuracy, low cost, and possibility of remote and distributed sensing, plasmonic fiber-optic biosensors are promising alternatives to traditional methods for biomolecule detection, and can result in significant advances in clinical diagnostics, drug discovery, food process control, disease, and environmental monitoring. In this review article, we overview the key plasmonic fiber-optic biosensing design concepts, including geometries based on conventional optical fibers like unclad, side-polished, tapered, and U-shaped fiber designs, and geometries based on specialty optical fibers, such as photonic crystal fibers and tilted fiber Bragg gratings. The review will be of benefit to both engineers in the field of optical fiber technology and scientists in the fields of biosensing.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations139
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiosensorsMême sujetAdvanced Fiber Optic SensorsTravaux en français237 207