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Enregistrement W4403845259 · doi:10.3390/engproc2024076042

Microcontact Printing of Polymeric Devices: Fabrication Techniques, Applications, and Challenges

2024· article· en· W4403845259 sur OpenAlexaff
Chowdhury Sakib-Uz-Zaman, Mohammad Abu Hasan Khondoker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocontact printingFabricationMaterials scienceNanotechnologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microcontact printing (µCP) has become an emerging method for creating exact patterns on a range of substrates. This short review paper seeks to give a brief summary of the developments, fabrication techniques, applications, and difficulties in the microcontact printing of polymeric devices. In this systematic review, 20 papers from various fields were chosen for study. This review begins by introducing the basics of microcontact printing and discussing its capacity to transfer predetermined patterns with submicron resolution from an elastomeric stamp to substrates. Then, various microcontact printing production techniques for polymeric devices are reviewed. Furthermore, this review explores the broad range of applications enabled by microcontact printing, including electronics, biotechnology, nanotechnology, and surface engineering. Additionally, the potential difficulties and challenges associated with using microcontact printing processes are discussed. This literature review is to give researchers and practitioners a thorough understanding of microcontact printing by integrating the results from a few chosen studies. It promotes additional study and innovation in this promising sector by highlighting the most recent advancements, manufacturing techniques, and difficulties related to the manufacture of polymeric 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2024
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