Three dimensional reciprocal space measurement by x-ray diffraction using linear and area detectors: Applications to texture and defects determination in oriented thin films and nanoprecipitates
Notice bibliographique
Résumé
The authors present a method for the fast and efficient measurement of volumes of reciprocal space by x-ray diffraction using linear and area detectors. The goal of this technique is to obtain a complete overview of the reciprocal space to detect and characterize the nature and orientation of all the phases present. They first explain the detailed procedures and scan strategies required for transforming raw scattering data into three-dimensional maps of reciprocal space and present a complete open-source software package for advanced data processing, analysis, and visualization. Several case studies, chosen to highlight the overall capabilities of the technique, are then introduced. First, thermal diffuse scattering from a monocrystalline Si substrate is characterized by the presence of lines linking diffraction peaks in reciprocal space. Second, a detailed investigation of texture in multiphase thin layers permits us to reveal the unambiguous presence of fiber, axiotaxial, and epitaxial components in oriented films. The visualization of a significant fraction of reciprocal space has allowed us to identify an unexpected metastable phase, which could not be deduced from measurements carried out in the Bragg–Brentano geometry. The technique is then used to study planar defects in nickel silicides formed by solid-state reactions and micro twins in a GaP matrix containing coherent MnP precipitates. Overall, the authors show that the systematic acquisition of significant volumes of reciprocal space permits us to observe behaviors that might otherwise remain undetected when analyses are restricted to typical measurement scans.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».