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Enregistrement W4240199746 · doi:10.1063/1.4982969.1

10.1063/1.4982969.1

2017· dataset· en· W4240199746 sur OpenAlexaff
Hai Jiang, Na Fan, Bei Peng, Xuan Weng

Notice bibliographique

RevueDefault Digital Object Group · 2017
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrochannelElectric fieldMechanicsMicrofluidicsPressure dropFlow (mathematics)ElectrodeVoltageMaterials scienceOsmotic pressureChemistryNanotechnologyElectrical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electro-osmotic pumping and pressure-driven manipulation of fluids are considered as the most common strategies in microfluidic devices. However, both of them exhibit major disadvantages such as hard integration and high reagent consumption, and they are destructive methods for detection and photo bleaching. In this paper, an electric field-effect flow control approach, combining the electro-osmotic pumping force and the pressure-driven pumping force, was developed to generate the induced pressure-driven flow in a T-shaped microfluidic chip. Electro-osmotic flow between the T-intersection and two reservoirs was demonstrated, and it provided a stable, continuous, and electric field-free flow in the section of the microchannel without the electrodes. The velocity of the induced pressure-driven flow was linearly proportional to the applied voltages. Both numerical and experimental investigations were conducted to prove the concept, and the experimental results showed good agreement with the numerical simulations. In comparison to other induced pressure pumping methods, this approach can induce a high and controllable pressure drop in the electric field-free segment, subsequently causing an induced pressure-driven flow for transporting particles or biological cells. In addition, the generation of bubbles and the blocking of the microchannel are avoided.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,021

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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