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Enregistrement W2944999732 · doi:10.1017/s1431927619000631

<i>In-Situ</i> Characterization of Lithium Native Passivation Layer in A High Vacuum Scanning Electron Microscope

2019· article· en· W2944999732 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensMicromolding Solutions (Canada)McGill UniversityHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScanning electron microscopeMaterials sciencePassivationLithium (medication)Layer (electronics)AlloyAnalytical Chemistry (journal)MicroanalysisScanning transmission electron microscopyMetallurgyComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A technique to characterize the native passivation layer (NPL) on pure lithium metal foils in a scanning electron microscope (SEM) is described in this paper. Lithium is a very reactive metal, and consequently, observing and quantifying its properties in a SEM is often compromised by rapid oxidation. In this work, a pure lithium energy-dispersive x-ray spectrum is obtained for the first time in a high vacuum SEM using a cold stage/cold trap with liquid nitrogen reservoir outside the SEM chamber. A nanomanipulator (OmniProbe 400) inside the microscope combined with x-ray microanalysis and windowless energy dispersive spectrometer is used to fully characterize the NPL of lithium metal and some of its alloys by a mechanical removal procedure. The results show that the native films of pure lithium and its alloys are composed of a thin (25 nm) outer layer that is carbon-rich and an inner layer containing a significant amount of oxygen. Differences in thickness between laminated and extruded samples are observed and vary depending on the alloy composition.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,253 · 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