High flow rate nanofluidics for <i>in-liquid</i> electron microscopy and diffraction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We introduce a nanofluidic platform that can be used to carry out femtosecond electron diffraction (FED) and transmission electron microscopy (TEM) measurements in liquid samples or in-liquid specimens, respectively. The nanofluidic cell (NFC) system presented herein has been designed to withstand high sample refreshing rates (over one kilohertz), a prerequisite to succeed with FED experiments in our lab. Short beam paths, below 1 μ m, in combination with ultrathin membranes (less than 100 nm thick) are necessary conditions for in-liquid FED and TEM studies due to the strongly interacting nature of electrons. Depending on the application, the beam path in our NFC can be tuned between 50 nm and 10 μ m with ultrathin stoichiometric silicon nitride (Si 3 N 4 ) windows as thin as 20 nm. Stoichiometric Si 3 N 4 has been selected to reduce membrane bulging owing to its higher tensile stress and transparency in the UV–vis–NIR region to allow for laser excitation in FED experiments. Key design parameters and improvements made over previous NFC systems are discussed, and some preliminary electron images obtained by 200 kV scanning TEM are presented.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».