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Enregistrement W2051506844 · doi:10.1063/1.3625392

Observations of Biological Specimens at Cryo-Temperatures with Soft X-ray Microscope at the SR Center of Ritsumeikan University

2011· article· en· W2051506844 sur OpenAlexfundno aff
K. Takemoto, Mitsuhiro Kimura, Keisuke Usui, Takuji Ohigashi, Hiromasa Fujii, K. Nakanishi, H. Namba, Hiroshi Kihara, Ian McNulty, Catherine Eyberger, Barry Lai

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRitsumeikan UniversityKansai UniversityMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyKansai Medical UniversityRyerson University
Mots-clésMicroscopeMaterials scienceOptical microscopeSample (material)Cryogenic temperatureResolution (logic)CryogenicsCenter (category theory)OpticsTemperature controlScanning electron microscopeComposite materialPhysicsMechanical engineeringEngineeringChemistryCrystallographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed and installed a cryogenic sample chamber system to the soft x‐ray microscope BL‐12 at SR Center of Ritsumeikan University. The temperature of the specimens can be regulated continuously from 273 K up to 173 K. The cryogenic images of biospecimens have been taken. However, the resolution of the image was lower than that of the microscope. Therefore, the control method of LN2 and the sample chamber have been improved. The new chamber is compact, and LN2 flow is controlled with the LabVIEW program strictly. The compact chamber succeeded in high cooling efficiency, and the LN2 controlling system succeeded in high temperature stability.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,426

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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