Rietveld refinement of LaB<sub>6</sub>: data from µXRD
Notice bibliographique
Résumé
The Rietveld method of crystal structure refinement was an important breakthrough, allowing crystal structural information to be obtained from powder diffraction data. One remaining challenge is to collect Rietveld-quality data for polycrystalline mineralsin situ, using laboratory-based micro X-ray diffraction (µXRD) techniques. Here a new data collection method is presented, called `multiframes', which produces high-quality data, suitable for Rietveld refinement, using the Bruker D8 DISCOVER micro X-ray diffractometer. 91 frames of two-dimensional X-ray diffraction data were collected for powdered NIST SRM 660 LaB6standard material, using a general area-detector diffraction system (GADDS), at intervals of 0.8° 2θ. For each frame, only the central 1° 2θ was integrated and merged to produce a diffraction profile from 17 to 90° 2θ. Rietveld refinement of this data usingTOPAS2gave a unit-cell parameter (ao) and atomic position of boron (x) for LaB6of 4.1549 (1) Å and 0.1991 (9), respectively (Rwp= 4.26,RBragg= 3.21). The corresponding La—B bond length was calculated to be 3.0522 Å. These parameters are in good agreement with the literature values for LaB6. These encouraging results suggest that Rietveld-quality micro X-ray diffraction data can be collected from the Bruker D8 DISCOVER diffractometer, provided that the GADDS detector is stepped in small increments, for each frame only the central 1° 2θ is integrated at constant arc length, and counting time is sufficient to yield adequate intensity (∼10 000 counts).
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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,029 |
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 ».