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Enregistrement W2170350522 · doi:10.1139/p10-062

Cold-neutron depth profiling as a research tool for the study of surface oxides on metalsSpecial Issue on Neutron Scattering in Canada.

2010· article· en· W2170350522 sur OpenAlexaffvenueabout
Z. Tun, James J. Noël, Th. Bohdanowicz, Liangzhi Cao, R. G. Downing, Lyudmila V. Goncharova

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensUniversity of WaterlooNational Research Council CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNISTPhysicsNeutronNeutron scatteringScatteringBoronProfiling (computer programming)Neutron temperatureNuclear physicsDetectorNuclear engineeringRadiochemistryAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistryOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent experiment at NIST has demonstrated that neutron depth profiling (NDP) based on the (n, α) reaction could be developed into a tool that could be routinely used for the study of passive oxides on metals. Whereas most metals are not (n, α) active, oxides grown with 17 O, the only (n, α) active oxygen isotope, can be observed and tracked by this technique. Problems due to contamination of the samples by boron were encountered, but were shown to be surmountable. For our samples, the NDP facility at NIST, as it exists today, has enough flux and energy resolution to separate the α particles emitted by 17 O from those emitted by 10 B. Substantial improvement in the data collection rate, easily achievable with arrays of additional detectors, will make NDP a useful tool in the study of passive oxides.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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