Mass spectrometry as a catalyst for inclusive design practices
Notice bibliographique
Résumé
Amid introductory training in the use of a liquid microjunction-surface sampling probe (LMJ-SSP) for ambient ionization mass spectrometry (AIMS) and associated processes such as sample preparation, the inaccessibility of the analytical chemistry laboratory space for persons with physical disabilities became evident. Guided by personal experiences living with tremors, a constant involuntary oscillation of the hands, a series of low-cost 3D-printed adaptive tools were developed as aids for students and researchers with disabilities affecting the fine motor skills. The designs concentrate on routine sample preparation practices required for AIMS methods, including solid sample preparation, liquid sample preparation into small vials, and the opening of small vials. Grips and guides for solid sample scooping tools, modified vial holders that accommodate tremors of the hands, and openers for small vials were designed. Open-source CAD platforms were used exclusively to limit financial barriers to inclusive practice. Once developed, these tools were applied in experimental procedures using the LMJ-SSP, and a substantial increase in self-efficacy was experienced. The purpose of this work was to cultivate tangible, meaningful change within the chemistry laboratory space to further democratize access to analytical methods, and to promote the value of inclusive practices.
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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 | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».