Best Practices for Reporting Atom Probe Analysis of Geological Materials
Notice bibliographique
Résumé
The application of atom probe tomography (APT) within the Earth and planetary sciences has produced novel data sets that answer fundamental questions about the near-atomic scale distribution of elements and isotopes within minerals. It involves the incremental evaporation, detection, and subsequent computer reconstruction of charged particles from a needle-shaped specimen. The range of applications is growing such that protocols for reporting are needed for APT data comparison and quality assessment among natural materials. A particular challenge of APT science relates to documenting the instrumental and analyst-dependent conditions that affect the mass spectral and spatial qualities of the data and their interpretation. This contribution outlines recommended data reporting procedures for publication of ATP data in terms of the sample preparation, data collection, and reconstruction phases as well as the characterization and interpretation of the reconstructed volume. Coordinated reporting of this basic information will promote efficient communication of protocols, and aid in the evaluation of published atom probe data as geologists continue to explore atomic compositions and distributions at nanoscale.
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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 | 0,128 | 0,268 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,078 |
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 ».