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Enregistrement W2144771032 · doi:10.1017/s1431927610094018

Development of a New Quantitative X-Ray Microanalysis Method for Electron Microscopy

2010· article· en· W2144771032 sur OpenAlexafffund
Paula Horny, Eric Lifshin, Helen Campbell, Raynald Gauvin

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésMicroanalysisCalibrationAnalytical Chemistry (journal)Sample (material)Materials scienceScanning electron microscopeOpticsElectronX-rayChemistryPhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantitative X-ray microanalysis of thick samples is usually performed by measuring the characteristic X-ray intensities of each element in a sample and in corresponding standards. The ratio of the measured intensities from the unknown material to that from the standard is related to the concentration using the ZAF or ϕ(ρz) equations. Under optimal conditions, accuracies approaching 1% are possible. However, all the experimental conditions must remain the same during the sample and standard measurements. This is not possible with cold field emission scanning electron microscopes (FE-SEMs) where beam current can fluctuate around 5% in its stable regime. Very little work has been done on variable beam current conditions (Griffin, B.J. & Nockolds, C.E., Scanning 13, 307-312, 1991), and none relating to cold FE-SEM applications. To address this issue, a new method was developed using a single spectral measurement. It is similar in approach to the Cliff-Lorimer method developed for the analytical transmission electron microscope. However, corrections are made for X rays generated from thick specimens using the ratio of the characteristic X-ray intensities of two elements in the same material. The proposed method utilizes the ratio of the intensity of a characteristic X-ray normalized by the sum of X-ray intensities of all the elements measured for the sample, which should also reduce the amplitude of error propagation. Uncertainties in the physical parameters of X-ray generation are corrected using a calibration factor that must be previously acquired or calculated. As an example, when this method was applied to the calculation of the composition of Au-Cu National Institute of Standards and Technology standards measured with a cold field emission source SEM, relative accuracies better than 5% were obtained.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,334 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations39
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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