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Enregistrement W1985256336 · doi:10.1063/1.3601872

Comparison of photothermal and piezoacoustic excitation methods for frequency and phase modulation atomic force microscopy in liquid environments

2011· article· en· W1985256336 sur OpenAlexafffund
А. А. Лабуда, Kei Kobayashi, Daniel Kiracofe, Katsuyuki Suzuki, Peter Grütter, Hirofumi Yamada

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésCantileverExcitationFrequency modulationForce spectroscopyPhotothermal therapyAtomic force microscopyMicroscopyContext (archaeology)Non-contact atomic force microscopyModulation (music)Phase modulationMaterials sciencePhase (matter)ChemistryOpticsConductive atomic force microscopyNanotechnologyPhysicsAcousticsRadio frequencyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In attempting to perform frequency modulation atomic force microscopy (FM-AFM) in liquids, a non-flat phase transfer function in the self-excitation system prevents proper tracking of the cantilever natural frequency. This results in frequency-and-phase modulation atomic force microscopy (FPM-AFM) which lies in between phase modulation atomic force microscopy (PM-AFM) and FM-AFM. We derive the theory necessary to recover the conservative force and damping in such a situation, where standard FM-AFM theory no longer applies. Although our recovery procedure applies to all cantilever excitation methods in principle, its practical implementation may be difficult, or even impossible, if the cantilever is driven piezoacoustically. Specifically, we contrast the piezoacoustic excitation method to the photothermal method in the context of force spectroscopy of hydration structures at the mica-water interface. The results clearly demonstrate that photothermal excitation is superior to piezoacoustic excitation, as it allows for accurate quantitative interpretation of the acquired data.

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)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations76
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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