An investigation of the beam damage effect on <i>in situ</i> liquid secondary ion mass spectrometry analysis
Notice bibliographique
Résumé
Rationale During in situ liquid secondary ion mass spectrometry (SIMS) analysis, the primary ion beam is normally scanned on a very small area to collect signals with high ion doses (10 14 to 10 16 ions/cm 2 ). As a result, beam damage may become a concern when compared with the static limit of SIMS analysis, in which the dose is normally less than 10 12 ions/cm 2 . Therefore, a comparison of ion yields in in situ liquid SIMS analysis versus traditional static SIMS analysis of corresponding dry samples is of great interest. Methods In this study, a dipalmitoylphosphatidylcholine (DPPC) liposome solution was used as a model system. Both liquid sample and dry sample were examined. Secondary ion yields using three primary ion species (Bi + , Bi 3 + and Bi 3 ++ ) with various beam currents were investigated. Results Usable ion yields for both positive and negative characteristic signals (including molecular ions and characteristic fragment ions) were achievable based on optimized experimental conditions for in situ liquid SIMS analysis. The ion yield of the key DPPC molecular ion was comparable to that of traditional static SIMS, and unexpected low fragmentation was observed. The flexible structure of the liquid plays an important role for these observations. Conclusions Therefore, beam damage may not be a concern in in situ liquid SIMS analysis if proper experimental conditions are used.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».