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Enregistrement W4381486281 · doi:10.1088/1361-6439/ace05d

Xurography as a tool for fabrication of microfluidic devices

2023· article· en· W4381486281 sur OpenAlexafffund
Shadi Shahriari, Vinay Patel, P. Ravi Selvaganapathy

Notice bibliographique

RevueJournal of Micromechanics and Microengineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesOntario Research Foundation
Mots-clésFabricationMicrofluidicsPhotolithographyNanotechnologyMaterials scienceSoft lithographyLithographyRapid prototypingAdhesivePDMS stampPlotterComputer scienceOptoelectronicsLayer (electronics)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Microfluidic devices have been conventionally fabricated using traditional photolithography or through the use of soft lithography both of which require multiple complicated steps and a clean room setup. Xurography is an alternative rapid prototyping method which has been used to fabricate microfluidic devices in less than 20–30 minutes. The method is used to pattern two-dimensional pressure-sensitive adhesives, polymer sheets, and metal films using a cutting plotter and these layers are bonded together using methods including adhesive, thermal, and solvent bonding. This review discusses the working principle of xurography along with a critical analysis of parameters affecting the patterning process, various materials patterned using xurography, and their applications. Xurography can be used in the fabrication of microfluidic devices using four main approaches: making multiple layered devices, fabrication of micromolds, making masks, and integration of electrodes into microfluidic devices. We have also briefly discussed the bonding methods for assembling the two-dimensional patterned layers. Due to its simplicity and the ability to easily integrate multiple materials, xurography is likely to grow in prominence as a method for fabrication of microfluidic devices.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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