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Enregistrement W2059785057 · doi:10.1017/s1431927613013676

A “Thickness Series”: Weak Signal Extraction of ELNES in EELS Spectra From Surfaces

2013· article· en· W2059785057 sur OpenAlexafffund
Guo‐zhen Zhu, Gianluigi A. Botton

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectronic and Structural Properties of Oxides
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésSeries (stratigraphy)Spectral lineMaterials scienceEnhanced Data Rates for GSM EvolutionMonolayerEnergy (signal processing)Surface (topology)Electron energy loss spectroscopySimple (philosophy)ElectronComputational physicsMolecular physicsAnalytical Chemistry (journal)ChemistryNanotechnologyGeometryPhysicsComputer scienceMathematicsNuclear physicsTransmission electron microscopyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a new simple but effective method to extract the weak surface signals from a "thickness series" of recorded electron energy-loss spectra. Using precise thickness measurements and energy-loss near-edge structures measured at increasing thicknesses, we are able to extract the surface and bulk components in the series. The electronic structure and bonding information from SrTiO3 (001) reconstructed surfaces have been successfully obtained by applying this approach. This approach can be applied to study many other cases including absorbed monolayers and beam-sensitive interfaces.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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