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Enregistrement W2948782679 · doi:10.1002/cjce.23530

Experimental methods in chemical engineering: X‐ray photoelectron spectroscopy‐XPS

2019· article· en· W2948782679 sur OpenAlexaffvenue
Josianne Lefebvre, Federico Galli, Claudia L. Bianchi‬, Gregory S. Patience, Daria C. Boffito

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésX-ray photoelectron spectroscopyAnalytical Chemistry (journal)Chemical stateMaterials scienceAdsorptionChemistryChemical engineeringPhysical chemistryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS) is a quantitative surface analysis technique used to identify the elemental composition, empirical formula, chemical state, and electronic state of an element. The kinetic energy of the electrons escaping from the material surface irradiated by an x‐ray beam produces a spectrum. XPS identifies chemical species and quantifies their content and the interactions between surface species. It is minimally destructive and is sensitive to a depth between 1–10nm. The elemental sensitivity is in the order of 0.1 atomic %. It requires ultra high vacuum ( Pa) in the analysis chamber and measurement time varies from minutes to hours per sample depending on the analyte. XPS dates back 50 years ago. New spectrometers, detectors, and variable size photon beams, reduce analysis time and increase spatial resolution. An XPS bibliometric map of the 10 000 articles indexed by Web of Science [1] identifies five research clusters: (i) nanoparticles, thin films, and surfaces; (ii) catalysis, oxidation, reduction, stability, and oxides; (iii) nanocomposites, graphene, graphite, and electro‐chemistry; (iv) photocatalysis, water, visible light, and ; and (v) adsorption, aqueous solutions, and waste water.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,026

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,261 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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