Coupled Broad Ion Beam–Scanning Electron Microscopy (BIB–SEM) for polishing and three dimensional (3D) serial section tomography (SST)
Notice bibliographique
Résumé
plasma-FIB (PFIB) methods inducing less beam damage, especially for ion beam sensitive materials. It can mill areas several orders of magnitude larger (up to millimetre scale), and is not confined to the edge of the sample with associated curtaining issues. BIB is shown to have sputter rates up to five times higher than comparable FIB techniques. This new coupled BIB-SEM system (commercial name 'iPrep™II') enables in-microscope surface polishing to remove contaminants or damage for two dimensional (2D) imaging, as well as automated serial section tomography (SST) by milling and imaging hundreds of slices, cost and time efficiently. The milled slice thickness can be controlled from a few nanometers up to a micrometre. A novel sample transfer, handling and interlock system allows automated and sequential BIB polishing, scanning electron microscopy (SEM) and analysis by secondary electron (SE) imaging, electron back scatter diffraction (EBSD) and energy dispersive spectroscopy (EDS) for 3D microstructure analysis. Furthermore, insulating surfaces can be sputter coated after milling each slice to reduce charging during SEM analysis. The performance of the instrument is demonstrated through a series of case studies across the materials, earth and life sciences exploiting the imaging, crystallographic and chemical mapping capabilities. These include the study of butterfly defects in bearing steels, meta-stable intermetallic phases in bronze bearings, shale gas rock, aluminium plasma electrolytic oxide (PEO) coatings as well as liver and mouse brain tissues.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».