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Enregistrement W2118947349 · doi:10.1002/0471266965.com057.pub2

Reflected‐Light Optical Microscopy

2012· other· en· W2118947349 sur OpenAlexafffund
Jay Nadeau, Michael W. Davidson, Richard G. Connell

Notice bibliographique

RevueCharacterization of Materials · 2012
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMicroscopyLight sheet fluorescence microscopyBright-field microscopyOpticsOpacityPolarized light microscopyDifferential interference contrast microscopyOptical microscopeInstrumentation (computer programming)Phase contrast microscopyMaterials scienceInterference microscopyComputer scienceScanning confocal electron microscopyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Imaging of opaque specimens is performed using reflected rather than transmitted light. Illumination is supplied from above using orientations ranging from on‐axis (brightfield imaging) to highly oblique (oblique‐light microscopy; darkfield). The illuminating light might also be polarized (polarized light microscopy; differential interference contrast) or phase‐advanced or ‐retarded (phase contrast microscopy). Each of these techniques leads to generation of contrast from different features of a specimen, and several techniques can be used to complement each other and provide information about specimen composition, feature size, height, and other properties. Reflected‐light illumination is also the most common and most sensitive way to perform fluorescence microscopy on both transparent and opaque specimens. This article covers the principles behind the major techniques of reflected‐light optical microscopy and gives examples of materials applications, both traditional and emerging. The set‐up of the instrumentation required for each technique is given in detail, and Section “Practical Aspects of the Method” discusses the precise instrumentation and accessories needed to implement each technique. We also provide a guide to the most common imaging artifacts and pitfalls in reflected‐light microscopy.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,010

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 GPT0,282
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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