Notice bibliographique
Résumé
Abstract The miniaturization of mechanical systems, and more specifically micromechanical devices, promise new opportunities in many biomedical applications because of their specific characteristics. These micromechanical devices are much smaller, lighter, faster (e.g., higher resonant frequency), and often more precise or sensitive than their macroscopic counterparts. In particular, micromechanical devices present opportunities in assisting in diagnostic, surgical, and therapeutic applications. Micromechanical devices are also often referred to as micro‐electromechanical systems (MEMS) when combined with electronics, and when conceived for a particular biotechnology‐based application, they are often referred to as bioMEMS (bio‐micro‐electromechanical systems). Today, micromechanical devices exist in many environments such as automotive, consumer, industrial, aerospace, and biomedical. Biomedical applications for micromechanical devices are an area that is forecast to experience substantial growth. An example is the implantable and disposable blood pressure sensor, one of the earliest bioMEMS applications, which continues to grow. MEMS‐based lab‐on‐a‐chip for point‐of‐care diagnostics on a patient is another promising application in biomedical where the time and cost associated with conventional methods can be reduced significantly. Of particular interest in the biomedical field are micromechanical devices such as microtransducers in the form of micromechanical sensors and micromechanical actuators including micromotors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,040 |
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 ».