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Enregistrement W2166931966 · doi:10.1088/1367-2630/13/6/063011

Low-energy electron point projection microscopy of suspended graphene, the ultimate ‘microscope slide’

2011· article· en· W2166931966 sur OpenAlexafffund
J. Mutus, Lucian Livadaru, Jeremy T. Robinson, R. Urban, Mark Salomons, Martin Cloutier, Robert A. Wolkow

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésGraphenePhysicsElectronElectron holographyOpticsElectron microscopeTransmission electron microscopyGraphene nanoribbonsOptoelectronicsMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Point projection microscopy (PPM) is used to image suspended graphene by using low-energy electrons (100–205 eV). Because of the low energies used, the graphene is neither damaged nor contaminated by the electron beam for doses of the order of 10 7 electrons per nm 2 . The transparency of graphene is measured to be 74%, equivalent to electron transmission through a sheet twice as thick as the covalent radius of sp 2 -bonded carbon. Also observed is rippling in the structure of the suspended graphene, with a wavelength of approximately 26 nm. The interference of the electron beam due to diffraction off the edge of a graphene knife edge is observed and is used to calculate a virtual source size of 4.7±0.6 Å for the electron emitter. It is demonstrated that graphene can serve as both the anode and the substrate in PPM, thereby avoiding distortions due to strong field gradients around nanoscale objects. Graphene can be used to image objects suspended on the sheet using PPM and, in the future, electron holography.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations50
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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