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Enregistrement W2949348317 · doi:10.48550/arxiv.1809.01584

Calibration of the oscillation amplitude of electrically excited scanning probe microscopy sensors

2018· preprint· en· W2949348317 sur OpenAlexaff
Omur E. Dagdeviren, Yoichi Miyahara, Aaron Mascaro, Peter Grütter

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTuning forkOscillation (cell signaling)CalibrationResonatorAmplitudeMaterials scienceNon-contact atomic force microscopyPiezoelectricityNoise (video)Resolution (logic)CantileverVibrationAcousticsOpticsOptoelectronicsConductive atomic force microscopyPhysicsAtomic force microscopyNanotechnologyChemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atomic force microscopy (AFM) is an analytical surface characterization tool which can reveal a sample's topography with high spatial resolution while simultaneously probing tip-sample interactions. Local measurement of chemical properties with high-resolution has gained much popularity in recent years with advances in dynamic AFM methodologies. A calibration factor is required to convert the electrical readout to a mechanical oscillation amplitude in order to extract quantitative information about the surface. We propose a new calibration technique for the oscillation amplitude of electrically driven probes, which is based on measuring the electrical energy input to maintain the oscillation amplitude constant. We demonstrate the application of the new technique with quartz tuning fork including the qPlus configuration, while the same principle can be applied to other piezoelectric resonators such as length extension resonators, or piezoelectric cantilevers. The calibration factor obtained by this technique is found to be in agreement with using thermal noise spectrum method for capsulated, decapsulated tuning forks and tuning forks in the qPlus configuration.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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