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Enregistrement W2101759679 · doi:10.1017/s1431927611000420

Closed-Cell Foam Skin Thickness Measurement Using a Scanning Electron Microscope

2011· article· en· W2101759679 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensDow Chemical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceScanning electron microscopeAcceleration voltageOpticsElectron microscopeCharacterization (materials science)Cathode rayMicroscopeVoltageBiomedical engineeringBeam (structure)ElectronComposite materialNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Closed cell polymer foam skin thickness can be assessed by taking backscatter electron (BSE) images in a scanning electron microscope (SEM) at a series of accelerating voltages. Under a given set of experimental conditions, the electron beam mostly passes through thin polymer skin cell walls. That cell appears dark compared to adjacent thicker-skinned cells. Higher accelerating voltages lead to a thicker skin being penetrated. Monte Carlo modeling of beam-sample interactions indicates that at 5 keV, skin less than ∼0.5 μm in thickness will appear dark, whereas imaging at 30 keV allows skin thicknesses up to ∼4 μm to be identified. The distribution of skin thickness can be assessed over square millimeters of foam surface in this manner. Qualitative comparisons of the skin thicknesses of samples can be made with a simple visual inspection of the images. A semiquantitative comparison is possible by applying image analysis. The proposed method is applied to two example foams. Characterizing foam skin thickness by this method is possible using any SEM that is capable of collecting useful BSE images over a range of accelerating voltages. Imaging in low vacuum, where an electrically conductive metal coating is not required, leads to more sensitivity in skin thickness characterization.

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.

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)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,253 · 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