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Enregistrement W2342629655 · doi:10.1021/acs.analchem.6b00373

STEM EDX Nitrogen Mapping of Nanoinclusions in Milky Diamonds from Juina, Brazil, Using a Windowless Silicon Drift Detector System

2016· article· en· W2342629655 sur OpenAlexaff
J. Rudloff-Grund, Frank E. Brenker, Katharina Marquardt, Felix V. Kaminsky, Anja Schreiber

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueHigh-pressure geophysics and materials
Établissements canadiensStornoway Diamond (Canada)
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSiliconSilicon drift detectorDetectorScanning transmission electron microscopyChemistrySpectroscopyAnalytical Chemistry (journal)Milky WayTransmission electron microscopyNanotechnologyMineralogyOpticsMaterials sciencePhysicsEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDX) performed using scanning transmission electron microscopy (STEM) in combination with a windowless detector setup allows high-resolution imaging and chemical composition mapping even of light elements present in low concentrations. The used TEM-system combines a field emission electron source with four silicon drift detectors allowing for high detection sensitivity. We used this enhanced system to investigate 20 to 200 nm sized inclusions in milky diamonds from Rio Soriso, Juina area, Brazil. The diamonds act as a chemical inert container and therefore protect their inclusions from further chemical reactions with their surroundings. We visualize the presence and distribution of nitrogen within focused ion beam (FIB) slices containing these nanoinclusions. The investigation of these specific diamonds may open a new window to deeper parts of the Earth (>660 km) as they represent pristine material of this deep mantle environment.

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 enseignants0,006
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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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