Paper Electronics and Paper-Based Biosensors
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, and still today, analytical procedures are usually performed at high-quality laboratories with bench-top analyzers. However, researchers have been studying the possibility of producing portable and easy-to-use analytical devices that satisfy the needs of an analytical test such as sensitivity, selectivity, and reproducibility. A few decades ago, biosensors appeared as a new, easy-to-use analytical device that can detect a target analyte with high sensitivity and selectivity in a few minutes. As a result, several strategies and designs were developed for biosensor construction and applications, with the aim to improve their analytical characteristics. About a decade ago, paper emerged as one of the most-used materials for easy and disposable microfluidic devices. The combination of paper microfluidics and biosensors technologies has produced many analytical devices that comprise the advantages of an ideal point-of-care and point-of-need device. In this chapter, we explore paper as a support material for single-use, disposable biosensing devices. Its relatively recent introduction as a biosensing platform has been stimulated by its cost-effective and environmentally compatible properties. The rapidly growing bibliography of published research in this area has not been comprehensively reviewed in this chapter. Instead, we have emphasized significant recent advances and achievements in paper fabrication (chemical, physical, and biological modifications of fibers) and paper-based biosensors developed to be used in clinical, environmental, and food fields. Further, we offer a perspective on new challenges and prospects in this field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».