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Enregistrement W2558603312 · doi:10.1088/0957-4484/28/2/025702

Tip convolution on HOPG surfaces measured in AM-AFM and interpreted using a combined experimental and simulation approach

2016· article· en· W2558603312 sur OpenAlexafffund
Xiao‐Li Hu, Nicholas Chan, Ashlie Martini, Philip Egberts

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of CalgaryNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceHighly oriented pyrolytic graphiteAtomic force microscopyMolecular dynamicsOscillation (cell signaling)Deformation (meteorology)AmplitudeResolution (logic)Molecular physicsReflection (computer programming)Kelvin probe force microscopeGraphiteOpticsNanotechnologyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amplitude modulated atomic force microscopy (AM-AFM) was used to examine the influence of the size of the AFM tip apex on the measured surface topography of single highly oriented pyrolytic graphite (HOPG) atomic steps. Experimental measurements were complemented by molecular dynamics simulations of AM-AFM and the results from both were evaluated by comparison of the measured or simulated width of the topography at the step to that predicted using simple rigid-body geometry. The results showed that the step width, which is a reflection of the resolution of the measurement, increased with tip size, as expected, but also that the difference between the measured/simulated step width and the geometric calculation was tip size dependent. The simulations suggested that this may be due to the deformation of the bodies and the effect of that deformation on the interaction force and oscillation amplitude. Overall, this study showed that the resolution of AM-AFM measurements of atomic steps can be correlated to tip size and that this relationship is affected by the deformation of the system.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,330

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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