Microgel-based etalon membranes: Characterization and properties
Notice bibliographique
Résumé
We introduce Microgel-based Etalon Membranes (MEMs), based on the combination of stimuli-responsive microgels with an etalon, which is an optical device consisting of two reflecting plates and is used to filter specific wavelengths of light. The microgels are sandwiched between two reflective layers and, in response to a stimulus (e.g., temperature, pH, or biomarker concentration), swell or de-swell, thereby changing the distance between the two reflective layers and generating multiple peaks in the reflectance spectra. This property gives a MEM the unique capability of simultaneous separation and tunable responses to environmental changes and/or biomarker concentrations. We propose a design based on gold layers on a silicon nitride wafer membrane. Our comprehensive characterization, employing permeability experiments, in situ optical reflectance spectroscopy, in-liquid atomic force microscopy (AFM) analysis, and captive bubble contact angle measurements, elucidates the dynamic response of MEM to pH, temperature, and glucose stimuli and the corresponding effect of microgel swelling/de-swelling on the membrane properties, e.g., permeability. The AFM results confirm the dynamic changes of the microgel layer’s thickness on the membrane surface in response to the stimuli. Although the microgel’s swelling/de-swelling influences the effective pore radius, the decrease in the membrane’s permeance is limited to less than 10%. In the swollen state of the microgels, the etalon membranes show a prominent hydrophilic behavior, while they become less hydrophilic in the microgels’ de-swollen state. This work introduces MEM and provides novel insights into their behavior. The fundamental understanding that we reveal opens the way to applications ranging from point-of-care testing to continuous environmental monitoring.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».