The Hard X-ray Photoemission Spectroscopy Facility at CLS: performance and first results
Notice bibliographique
Résumé
Photoemission spectroscopy (PES) has been used widely to study the electronic structure of valence and core levels. However, conventional PES is surface-sensitive. To probe the interface and bulk properties of materials, hard X-ray photoemission spectroscopy (HXPES) has received increasing interest in the last decade, because of the deep probing ability of photoelectrons with higher kinetic energies (2–10 keV). Recently, a HXPES system was developed at the Canadian Light Source, using the high-energy version of a R4000 electron analyzer-based spectrometer connected to a medium-energy beamline, the soft X-ray microcharacterization beamline (SXRMB). Excellent performance of the beamline and the spectrometer is demonstrated herein using Au Fermi and 4f core lines; and the controlled probing depth of HXPES at SXRMB is demonstrated by tuning the photon energy (2–9 keV) in the study of a series of SiO2/SiC multilayer samples. Combined with the high-resolution X-ray absorption spectroscopy available at the SXRMB, the HXPES offers a powerful nondestructive technique for studying bulk properties of various materials.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».