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Enregistrement W1984893771 · doi:10.1063/1.1510554

Use of biaxially oriented polypropylene film for evaluating and cleaning contaminated atomic force microscopy probe tips: An application to blind tip reconstruction

2002· article· en· W1984893771 sur OpenAlexaff
Heng‐Yong Nie, Mary Jane Walzak, N. S. McIntyre

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceContaminationAtomic force microscopyPolypropyleneSurface (topology)OpticsComputer scienceNanotechnologyComposite materialGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An atomic force microscopy (AFM) image of a surface is basically a convolution of the probe tip geometry and the surface features; it is important to know this tip effect to ensure that an image truly reflects the surface features. We have found that a biaxially oriented polypropylene (BOPP) film is suitable for checking tip performance and for cleaning contaminated tips, thus making it possible to collect images of the same area of a BOPP film surface before and after the tip was cleaned. Therefore, the difference between the two different images is solely due to the contamination of the tip. We took advantage of our ability to collect AFM images of the same area using the same tip, in one instance, contaminated and, in the other, after being cleaned. First we used blind reconstruction on the image collected using the contaminated tip. Blind tip reconstruction allows one to extract the geometry of the tip from a given image. Once we had estimated the geometry of the contaminated tip, we used it to simulate the tip effect using the image collected using the cleaned tip. By comparing the simulation result with the image collected using the contaminated tip we showed that the blind reconstruction routine works well. Prior to this, there was no de facto method for testing blind reconstruction algorithms.

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)0,001
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 enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations18
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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