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Enregistrement W2228634468 · doi:10.1116/1.4939465

What can ToF-SIMS do for wood-polymer composite analysis? A first investigation

2016· article· en· W2228634468 sur OpenAlexfundno aff
Jesse R. Stroka, Robyn E. Goacher

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology B Nanotechnology and Microelectronics Materials Processing Measurement and Phenomena · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIon-surface interactions and analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooNiagara University
Mots-clésSecondary ion mass spectrometryWeatheringAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceTime of flightMass spectrometryComposite materialChemistryGeologyEnvironmental chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential of time-of-flight secondary ion mass spectrometry (ToF-SIMS) is explored as a unique analytical tool to complement current analyses in wood polymer composites (WPC) research. ToF-SIMS is examined due to its chemical imaging abilities with both high spatial resolution for imaging and high depth resolution going from the surface into the bulk of the material, as well as its low detection limits. The ToF-SIMS method is introduced and preliminary data are discussed, demonstrating ToF-SIMS analyses of commercial WPCs before and after weathering. Controlled weathering exposed samples to rain, ultraviolet radiation, and freeze-thaw cycles, both alone and in combination. The surfaces of the samples were analyzed using ToF-SIMS at five different stages of the weathering process. Topography was also analyzed using scanning electron microscopy and the durability of the samples was measured at the end of weathering using three-point flexural strength testing. Analysis of the ToF-SIMS spectra using multivariate statistical methods demonstrated that ToF-SIMS distinguished samples that underwent various weathering conditions. ToF-SIMS images of WPC samples illustrated the spatial heterogeneity of the chemical components detected, and assisted with understanding changes observed in comparisons of the mass spectra. A depth profile indicated that some of the nitrogen-containing species observed in the spectra of the WPC were isolated to the surface of the sample. Throughout the discussion of this first analysis of WPC with ToF-SIMS, a focus is placed on the opportunities that exist for ToF-SIMS analysis of WPCs, along with the challenges that will need to be overcome for reliable interpretation of future data.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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