Fabrication of microstructured electrodes via electroless metal deposition onto polydopamine‐coated polystyrene substrates and thermal shrinking
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability to provide high sensitivity with small footprints makes miniaturized electrodes key components of biosensing, wearable electronics and lab‐on‐a‐chip devices. Recently, thin film deposition onto polystyrene films, followed by thermal shrinking has been used to produce microstructured electrodes (MSEs) with high electroactive surface area (ESA). Nevertheless, the high cost associated with film deposition through evaporation used in microfabrication and the variability in performance of screen‐printed electrodes (SPEs) remain key barriers that limit their widespread deployment. Here, a simple and inexpensive method is developed for the solution‐based patterning of high‐quality metallic films on polystyrene substrates for MSE fabrication. The ESA of electrodes produced through this method is 2 × and 12 × larger than that of microstructured and planar electrodes produced through sputtering, respectively, and their cost is only 20% of sputtered ones. This methodology allows the fabrication of on‐chip microstructured electrochemical cells (SMECs) with excellent analytical performance (3% RSD inter‐day reproducibility and 0.3% RSD repeatability), superior to that of commercially available SPEs. In addition, the ESA of SMECs is significantly higher than that of SPEs, and they show excellent response toward dopamine detection. We anticipate that this solution‐based fabrication approach will expedite the development of miniaturized sensing platforms for point‐of‐care applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle