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Enregistrement W4296715427 · doi:10.21203/rs.3.rs-1833016/v1

Switchable capillary and drainage containers for programmable three-dimensional liquid manipulation

2022· preprint· en· W4296715427 sur OpenAlexaff
Yiyuan Zhang, Zhandong Huang, Zheren Cai, Feifei Qin, Xiaobing Cai, Junfeng Xiao, Jan Carmeliet, Yanlin Song, Jun Yang

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCentro Svizzero di Calcolo ScientificoNational Supercomputing Centre SingaporeChina Scholarship Council
Mots-clésCapillary actionDrainageComputer scienceMaterials scienceComposite materialBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Capillarity-guided liquid manipulations are ubiquitous in nature. Multifarious bioinspired capillary microfluidic devices have been developed to control different liquid behaviors. However, current capillary systems still suffer substantial limitations in flexible three-dimensional (3D) liquid manipulation, especially in reversible liquid capture and release, programmable 3D liquid patterning, and large-scale multi-liquid manipulation. Here, we propose “switchable capillary and drainage containers” composed of connected frame units for versatile programmable 3D liquid manipulation. A small difference in the frame connections induces vastly distinct liquid behaviors, namely, liquid capture in capillary containers and liquid release in drainage containers. Liquid capture or release can be reversibly switched by establishing or breaking the liquid continuity between containers. Using predefined frame connections allows programmable 3D patterning of unary and binary liquids, enabling parallel multi-variable studies. The containers are proved to be powerful fluidic platforms with applications including reversible capillary sampling and release, high-flow evaporative humidifier, and efficient CO 2 capture. We envision that the containers will open broad applications in materials science, interfacial chemistry, and biomedical research. Main text

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2022
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