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Enregistrement W2964770478 · doi:10.1002/jrs.5686

A model for interpreting depth profiles of confocal Raman measurements in reflective and transmitting materials

2019· article· en· W2964770478 sur OpenAlexaff
Subha Chakraborty, Tara F. Kahan

Notice bibliographique

RevueJournal of Raman Spectroscopy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésOpticsRaman spectroscopyGaussian beamRefractive index profileGaussianParaxial approximationFocus (optics)WavelengthRefractive indexRayleigh scatteringMaterials scienceConfocalExcitationBeam (structure)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a model and experimental evaluation of the depth profiles of total intensity in confocal Raman microscopy. The model assumes a Gaussian‐like beam for excitation and Raman emission to obtain a general description of the depth profile from an arbitrary sample. For samples that emit from the surface (i.e., that do not transmit light at the excitation wavelength), this model simplifies to a Lorenzian depth profile from which Rayleigh range can be extracted by the half‐width at half maxima. We extend the model to the case of transparent samples that offer significant refractive index mismatch across the surface. We show that in these cases, the axial increase of depth of focus can be approximated by two Gaussian foci, one at the paraxial focus and one at an oblique focus. This model accurately describes experimentally observed depth profiles of reflective samples and transparent samples. We further extend the analysis to the case of thin transparent films to demonstrate that the model can be used in conjunction with physical measurements to produce accurate measurements of film thickness.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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