MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3137588817 · doi:10.1039/d1an00264c

Fabrication and characterization of laser-heated, multiplexed electrospray emitter

2021· article· en· W3137588817 sur OpenAlexafffund
Emily R. Groper, Jack A. Barnes, R. K. McEwen, Younès Messaddeq, Richard D. Oleschuk, Hans‐Peter Loock

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversité LavalQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFabricationCommon emitterCharacterization (materials science)ElectrosprayMultiplexingMaterials scienceLaserOptoelectronicsNanotechnologyOpticsMass spectrometryChemistryChromatographyComputer sciencePhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a one-step fabrication method for a new multiplexed electrospray emitter with nine parallel micronozzles. The nozzles were formed by wet chemical etching of the end of a microstructured silica fiber containing nine 10 μm flow channels. By carefully adjusting the water flow through the channels while etching, we controlled the shape of the conical micronozzles and were able to obtain conditions under which the micronozzles, together with the flow channels, formed optical micro-axicon lenses. When 1064 nm light was guided through the flow channels and focused by the micro-axicon lenses into the Taylor cones, we were able to increase the desolvation of a model analyte and thereby increased the spray current produced by the emitter. This work paves the way towards a rapidly modulated mass-spectrometry source having a greatly enhanced throughput.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe AnalystMême sujetElectrohydrodynamics and Fluid DynamicsTravaux en français237 207