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Enregistrement W4293010445 · doi:10.11159/icnf22.131

Self-closing Micro-Cuff for Neural Recording in the Locust

2022· article· en· W4293010445 sur OpenAlexvenueno aff
Hasti Sajedi, Navjot S. Randhawa, Dhara Parikh, Haleh Fotowat, Fabrizio Gabbiani, J. C Wolfe

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on New Technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClosing (real estate)LocustComputer scienceBiologyEcologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed a self-wrapping flexible cuff electrode for recording electrical activity on the descending contralateral movement detector (DCMD) neuron of the locust.First, a gold film is sputtered onto a monoaxially oriented polycarbonate membrane.Then, the resulting bilayer film is cut into individual strips parallel to the machine direction of the polycarbonate film.Thermally shrinking the polycarbonate at 155 0 C actuates the curl.This method can be used to fabricate controlled diameters between 50-250 µm; diameter is controlled by thickness of the two layers and the temperature and duration of the heat shrinking process.The cuffs are selfclosing, and do not require suturing for attachment to a nerve.The cuffs are carefully unrolled, a gold film deposited, and a plasmadeposited, ion-sensitive resist applied.A stencil mask is then used to define the metallization lines by 50 kV He + ion beam proximity lithography.Ion milling transfers the resist pattern to the metal film.Conformality of the resist and large depth-of-field of the lithography are key to high resolution patterning on these non-flat substrates.The dielectric overcoat is a layer of exposed resist, which simplifies the opening of the contact windows, and provides excellent biocompatibility.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,283
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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