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Enregistrement W4416169402 · doi:10.1515/pac-2025-0514

Flow-through analytical systems and microsystems with electrochemical detection for monitoring of biologically active species (IUPAC Technical Report)

2025· article· en· W4416169402 sur OpenAlexaff
Ján Labuda, Craig E. Banks, Jiřı́ Barek, Alberto Escarpa, Annemieke Farenhorst, Jiří Kudr, Frank‐Michael Matysik, Arben Merkoçi, Ĺubomíŕ́ Švorc, Joseph Wang, Ondřej Zítka

Notice bibliographique

RevuePure and Applied Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrosystemStandardizationCommercializationMiniaturizationInstrumentation (computer programming)Human healthQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Requirements for cost and labor-effective quality control chemical analysis, which is friendly to environment and human health according to principles of green and white analytical chemistry, lead to challenges in instrumentations, their setup and testing methods. Low-cost and effective electrochemical detection platforms and procedures in flowing systems such as injection analysis, liquid chromatography, capillary electrophoresis, lab-on-a-chip and other devices have emerged as a simple and robust alternative to conventional tests. The technical report aims to address both current trends and future potential in this field for the development of new methods as well as fabrication and commercialization of the devices including miniaturization and portable assays realization under on-site, point-of-care, in-place, and field analyses. To achieve it, optimization and standardization of the flow-through systems and establishment of standardized testing protocols are of importance. Real application examples demonstrate the benefits of these systems developed with user-friendly interfaces for application in monitoring of biologically active species in biomedical diagnostics, and treatment, environmental protection, and food quality control.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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