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Enregistrement W116933999 · doi:10.1007/0-306-47095-0_8

A Force Limitation for Successful Observation of Atomic Defects: Defect Trappong of the Atomic Force Microscopy Tip

2005· book-chapter· en· W116933999 sur OpenAlexaff
Igor Sokolov, Grant S. Henderson, F. J. Wicks

Notice bibliographique

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConductive atomic force microscopyAtomic force microscopyKelvin probe force microscopeAtomic force acoustic microscopyCrystallographic defectNon-contact atomic force microscopyMaterials scienceElectrostatic force microscopeLattice (music)Molecular physicsAtomic physicsMagnetic force microscopeChemistryNanotechnologyPhysicsCrystallographyMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theoretical simulations of atomic force microscopy (AFM) scans while operating in contact mode indicate that there is a natural limit to the maximum nondestructive scan force near atomic defects. This limit is much smaller than the force calculated for nondestructive scans on a defect free surface. The limit is a function of the nature of the sample lattice and imaging medium, and results from a specific force dependence between the AFM tip and sample near the defect, which essentially “traps” the AFM tip apex at constant height in the vicinity of the defect. The AFM feedback system is unable to respond to the trapping, and consequently, the monoatomic apex of the tip collides with the sample surface as the scan continues. The collision effectively produces either a multitip or removes the defect. Further, we find that for a lattice constant less than 0.29–0.3 nm, point-like atomic vacancies cannot be observed, regardless of the scan force used and the medium in which scans are performed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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