MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2153413223 · doi:10.1017/s1431927610013504

Imaging, Core-Loss, and Low-Loss Electron-Energy-Loss Spectroscopy Mapping in Aberration-Corrected STEM

2010· article· en· W2153413223 sur OpenAlexaff
Sorin Lazar, Yang Shao, Lina Gunawan, Riad Nechache, A. Pignolet, Gianluigi A. Botton

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectron energy loss spectroscopyCore (optical fiber)SpectroscopyMaterials scienceElectronOpticsPhysicsNuclear physicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-angle annular dark-field and annular bright-field imaging experiments were carried out on an aberration-corrected transmission electron microscope. These techniques have been demonstrated on thin films of complex oxides Ba3.25La0.75Ti3O12 and on LaB6. The results show good agreement between theory and experiments, and for the case of LaB6 they demonstrate the detection of contrast from the B atoms in the annular bright-field images. Elemental mapping with electron-energy-loss spectroscopy has been used to deduce the distribution of Cr and Fe in a thin film of the complex oxide Bi2(Fe1/2Cr3/2)O6 at the unit cell level and the changes in the near-edge structure within the inequivalent regions in the crystalline unit cell. Energy-filtered images in the low-loss region of the energy-loss spectrum show contrast and resolution consistent with the modulation of the signals from elastic scattering. High-resolution contrast, mediated by phonon scattering, is observed for interband transitions. The limitations in terms of detection and signal are discussed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations38
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMicroscopy and MicroanalysisMême sujetAdvanced Electron Microscopy Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207