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Enregistrement W2093049956 · doi:10.1002/sca.20000

CASINO V2.42—A Fast and Easy‐to‐use Modeling Tool for Scanning Electron Microscopy and Microanalysis Users

2007· article· en· W2093049956 sur OpenAlexaff
Dominique Drouin, Alexandre Réal Couture, Dany Joly, Xavier Tastet, Vincent Aimez, Raynald Gauvin

Notice bibliographique

RevueScanning · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodMicroelectronicsMicroanalysisComputer scienceProcess (computing)SoftwareScanning electron microscopeNanotechnologyOpticsMaterials sciencePhysicsOperating systemChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monte Carlo simulations have been widely used by microscopists for the last few decades. In the beginning it was a tedious and slow process, requiring a high level of computer skills from users and long computational times. Recent progress in the microelectronics industry now provides researchers with affordable desktop computers with clock rates greater than 3 GHz. With this type of computing power routinely available, Monte Carlo simulation is no longer an exclusive or long (overnight) process. The aim of this paper is to present a new user-friendly simulation program based on the earlier CASINO Monte Carlo program. The intent of this software is to assist scanning electron microscope users in interpretation of imaging and microanalysis and also with more advanced procedures including electron-beam lithography. This version uses a new architecture that provides results twice as quickly. This program is freely available to the scientific community and can be downloaded from the website: (www.gel.usherb.ca/casino).

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,007

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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 504
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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