Engineering Self‐Powered Electrochemical Sensors Using Analyzed Liquid Sample as the Sole Energy Source
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
Many healthcare and environmental monitoring devices use electrochemical techniques to detect and quantify analytes. With sensors progressively becoming smaller-particularly in point-of-care (POC) devices and wearable platforms-it creates the opportunity to operate them using less energy than their predecessors. In fact, they may require so little power that can be extracted from the analyzed fluids themselves, for example, blood or sweat in case of physiological sensors and sources like river water in the case of environmental monitoring. Self-powered electrochemical sensors (SPES) can generate a response by utilizing the available chemical species in the analyzed liquid sample. Though SPESs generate relatively low power, capable devices can be engineered by combining suitable reactions, miniaturized cell designs, and effective sensing approaches for deciphering analyte information. This review details various such sensing and engineering approaches adopted in different categories of SPES systems that solely use the power available in liquid sample for their operation. Specifically, the categories discussed in this review cover enzyme-based systems, battery-based systems, and ion-selective electrode-based systems. The review details the benefits and drawbacks with these approaches, as well as prospects of and challenges to accomplishing them.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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