Removal of electrostatic artifacts in magnetic force microscopy by controlled magnetization of the tip: application to superparamagnetic nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic force microscopy (MFM) has been demonstrated as valuable technique for the characterization of magnetic nanomaterials. To be analyzed by MFM techniques, nanomaterials are generally deposited on flat substrates, resulting in an additional contrast in MFM images due to unavoidable heterogeneous electrostatic tip-sample interactions, which cannot be easily distinguished from the magnetic one. In order to correctly interpret MFM data, a method to remove the electrostatic contributions from MFM images is needed. In this work, we propose a new MFM technique, called controlled magnetization MFM (CM-MFM), based on the in situ control of the probe magnetization state, which allows the evaluation and the elimination of electrostatic contribution in MFM images. The effectiveness of the technique is demonstrated through a challenging case study, i.e., the analysis of superparamagnetic nanoparticles in absence of applied external magnetic field. Our CM-MFM technique allowed us to acquire magnetic images depurated of the electrostatic contributions, which revealed that the magnetic field generated by the tip is sufficient to completely orient the superparamagnetic nanoparticles and that the magnetic tip-sample interaction is describable through simple models once the electrostatic artifacts are removed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».