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Enregistrement W4213267768 · doi:10.3390/chemosensors10020081

Development of a Love-Wave Biosensor Based on an Analytical Model

2022· article· en· W4213267768 sur OpenAlexaff
F. Sarry, Jérémy Bonhomme, Mourad Oudich, Pedro Alberto Segura Chavez, D. Beyssen, Omar Elmazria, M. K. Md Arshad, Paul G. Charette

Notice bibliographique

RevueChemosensors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Resonator Technologies
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsertion lossAttenuationViscositySensitivity (control systems)Materials scienceWork (physics)AcousticsPhase (matter)MechanicsPhase velocityThermodynamicsPhysicsOpticsOptoelectronicsElectronic engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work deals with the development of a Love-wave biosensor for the diagnosis of the modification of cell viscosity. The relevant device performance such as insertion loss, attenuation, phase velocity, and sensitivity needs to be analysed as a function of the device structure and also regarding the effect of the liquid loading. In this study, we used an analytical model based on the equation of motions for a Love wave propagating in a three-layer structure. We show that the effect of the viscous coupling leads to insertion losses and a phase shift that impact the acoustic ratio. A comparison between experimental and theoretical results showed a good agreement between the behaviours as it was observed for the phase shift vs. the insertion loss with a limited difference in values (3.11/3.09—experimental/simulation for the sensitivity to the viscosity for different insertion losses) due to the assumptions made on the model used.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,739

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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