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Enregistrement W3037443239 · doi:10.1126/sciadv.abd6324

Enabling near-atomic–scale analysis of frozen water

2020· preprint· en· W3037443239 sur OpenAlexafffund
Ayman A. El‐Zoka, Se‐Ho Kim, Sylvain Deville, Roger Newman, Leigh T. Stephenson, Baptiste Gault

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials Characterization Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMax-Planck-Institut für EisenforschungBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésAtom probeNanoporousAtom (system on chip)NanometreDeuteriumMaterials scienceAtomic unitsNanotechnologyTransmission electron microscopyAqueous solutionGrapheneNanoscopic scaleChemical physicsChemistryPhysicsPhysical chemistryAtomic physicsComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transmission electron microscopy went through a revolution enabling routine cryo-imaging of biological and (bio)chemical systems, in liquid form. Yet, these approaches typically lack advanced analytical capabilities. Here, we used atom probe tomography to analyze frozen liquids in three dimensions with subnanometer resolution. We introduce a specimen preparation strategy using nanoporous gold. We report data on 2- to 3-μm-thick layers of ice formed from both high-purity deuterated water and a solution of 50 mM NaCl in high-purity deuterated water. The analysis of the gold-ice interface reveals a substantial increase in the solute concentrations across the interface. We explore a range of experimental parameters to show that atom probe analyses of bulk aqueous specimens come with their own challenges and discuss physical processes that produce the observed phenomena. Our study demonstrates the viability of using frozen water as a carrier for near-atomic-scale analysis of objects in solution by atom probe tomography.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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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