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Enregistrement W3016533302 · doi:10.1093/jmicro/dfaa018

Particle diameter, signal-to-noise ratio and beam requirements for extended Rayleigh resolution measurements in the scanning electron microscope

2020· article· en· W3016533302 sur OpenAlexafffund
Arthur M. Blackburn, Tomoyo Sasaki

Notice bibliographique

RevueMicroscopy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScanning electron microscopeRayleigh scatteringOpticsResolution (logic)Electron microscopeSignal-to-noise ratio (imaging)Electron beam-induced depositionParticle (ecology)SIGNAL (programming language)Cathode rayPhysicsNoise (video)Materials scienceBeam (structure)AcousticsElectronScanning transmission electron microscopyComputer scienceNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extended Rayleigh resolution measure was introduced to give a generalized resolution measure that can be readily applied to imaging and resolving particles that have finite size. Here, we make a detailed analysis of the influence of the particle size on this resolution measure. We apply this to scanning electron microscopy, under simple assumption of a Gaussian electron beam intensity distribution and a directly proportional emitted signal yield without detailed consideration of scattering internal to the sample, other than being proportional to the sample thickness. From this, we produce beam-width normalized characteristics relating the particle diameter and resolution measure, while also taking consideration of the reduced signal yield that occurs from smaller particles. From our analysis of these characteristics, which we fit to experimental image data, we see that particle diameters <0.7 times the beam 1/e full width, d, give agreement better than 10% with the true extended Rayleigh resolution. Furthermore, we consider the signal current that must be collected to reliably distinguish between the mid-gap and peak intensity regions in the particle images. This leads to a practical guide that the signal-to-noise ratio (SNR) occurring between large area, continuous regions made of the same materials as the particle and background should typically be 10-30 times greater than the SNR that is desired to be achieved between the peak and mid-gap regions of just resolved adjacent identical particles having diameters in the size range 0.4-0.7d.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,279 · 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
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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