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Enregistrement W3038809443 · doi:10.1017/s1431927600031858

Insight Into the Properties of Functional Materials with Energy Filtered and Analytical TEM

2001· article· en· W3038809443 sur OpenAlexaff
Gianluigi A. Botton

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroanalysisMaterials scienceElectron energy loss spectroscopyTransmission electron microscopyField emission gunScanning transmission electron microscopySpectroscopyEnergy (signal processing)Resolution (logic)Field electron emissionImage resolutionEnergy-dispersive X-ray spectroscopyNanotechnologyOpticsElectronComputer scienceScanning electron microscopePhysicsChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Energy filtered (EF) imaging and energy loss fine structure analysis have now become routine tools to characterize very complex microstructures at high spatial resolution. When combined with energy dispersive x-ray spectroscopy microanalysis in a field emission gun transmission electron microscope (TEM) and with samples prepared by a large array of techniques such as FIB or microtoming, these analytical techniques can tackle real-life and more fundamental problems in materials science. This paper presents some examples of this work that highlight the complementarity of information obtained either from EF imaging, near-edge structures and EDS microanalysis. These examples are taken from work in the development of battery materials for automotive applications and in the study of ultrathin magnetic layers. Other examples of high spatial resolution energy loss fine structure at interfaces of high-K dielectric-Si in interface are shown in elsewhere in these proceedings.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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