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Enregistrement W2887517516 · doi:10.1063/1.5041009

Cryo scanning transmission x-ray microscope optimized for spectrotomography

2018· article· en· W2887517516 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanMcMaster UniversityCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaNational Research Council CanadaCanada Foundation for InnovationCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of OntarioGovernment of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMicroscopeSample (material)TorrImage resolutionData acquisitionResolution (logic)LaserTransmission (telecommunications)Beam (structure)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cryo scanning transmission X-ray microscope, the cryo-STXM, has been designed and commissioned at the Canadian Light Source synchrotron. The instrument is designed to operate from 100 to 4000 eV (λ = 12.4 − 0.31 nm). Users can insert a previously frozen sample, through a load lock, and rotate it ±70° in the beam to collect tomographic data sets. The sample can be maintained for extended periods at 92 K primarily to suppress radiation damage and a pressure on the order of 10−9 Torr to suppress sample contamination. The achieved spatial resolution (30 nm) and spectral resolution (0.1 eV) are similar to other current soft X-ray STXMs, as demonstrated by measurements on known samples and test patterns. The data acquisition efficiency is significantly more favorable for both imaging and tomography. 2D images, 3D tomograms, and 4D chemical maps of automotive hydrogen fuel cell thin sections are presented to demonstrate current performance and new capabilities, namely, cryo-spectrotomography in the soft X-ray region.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,015

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 GPT0,312
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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