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Enregistrement W2024755417 · doi:10.1021/ie010377t

Total Internal Reflection Microscopy:  Distortion Caused by Additive Noise

2001· article· en· W2024755417 sur OpenAlexfundno aff
Paul C. Odiachi, Dennis C. Prieve

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSyncrudePPG IndustriesNational Science Foundation
Mots-clésDistortion (music)Standard deviationTotal internal reflectionOpticsIntensity (physics)PhysicsMolecular physicsReflection (computer programming)ChemistryBrownian motionScatteringColloidMicroscopyQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Total internal reflection microscopy (TIRM) is an optical technique for monitoring Brownian fluctuations in the separation between a single microscopic sphere and a flat plate in aqueous media. The sphere is levitated above the plate by colloidal forces such as double-layer or steric repulsion. Changes in elevation as small as 1 nm can be detected by measuring the light scattered by a single sphere when illuminated by an evanescent wave. From the Boltzmann distribution of elevations sampled by the sphere over a long time, the potential energy (PE) profile can be determined with a resolution of about 0.1 kT . By corrupting clean data (having a mean scattering intensity of Ī s and a standard deviation of σ s ) obtained by Brownian dynamics simulations with various levels of additive background noise (having a mean background intensity of Ī b and a standard deviation of σ b ), we show how the PE profiles obtained from TIRM are distorted. Increasing Ī b narrows the profile and shifts it toward smaller elevations; conversely, increasing σ b broadens the PE profile. Subtracting Ī b from the measured total intensities before analysis removes much of the distortion. The extent of remaining distortion (broadening) depends primarily on the ratio σ b /σ s and can be neglected when this ratio is less than 0.15.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations7
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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