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Enregistrement W1973234753 · doi:10.1117/12.2062888

Ultrabright femtosecond electron sources: perspectives and challenges towards the study of structural dynamics in labile systems

2014· article· en· W1973234753 sur OpenAlexaff
Meng Gao, Hubert Jean-Ruel, Cheng Lü, Lai Chung Liu, Alexander Marx, Ryan R. Cooney, Yifeng Jiang, Günther Kassier, Gustavo Moriena, Germán Sciaini, R. J. Dwayne Miller

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemtosecondBrightnessElectronMaterials scienceScatteringCrystallinityNanotechnologyOptoelectronicsOpticsPhysicsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advances made in femtosecond electron sources over the last thirty years have been remarkable. In particular, the development of ultrabright femtosecond electron sources has made possible the observation of molecular motion in labile organic materials and it is paving the way towards the study of complex protein systems. The principle of radio frequency (RF) rebunching cavities for the compression of ultrabright electron pulses is presented, alongside with a recent demonstration of its capabilities in capturing the relevant photoinduced dynamics in weakly scattering organic systems. Organic and biological systems can easily decompose or lose crystallinity as a consequence of cumulative heating effects or the formation of side reaction photoproducts. Hence, source brightness plays a crucial role in achieving sufficient signal-to-noise ratio before degradation effects become noticeable on the structural properties of the material. The current brightness of electron sources in addition to the high scattering cross section of keV-MeV electrons have made femtosecond electron diffraction a powerful tool for the study of materials composed by low-Z elements.

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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,481

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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