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Enregistrement W3039306064 · doi:10.1017/s1431927600029561

Evaluation of Corrections for X-Ray Microanalysis in the ESEM

2001· article· en· W3039306064 sur OpenAlexaff
Robert A. Carlton, Charles E. Lyman, James E. Roberts, Raynald Gauvin

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scanning electron microscopeMicroanalysisScatteringElectronBeam (structure)Scanning electron microscopeCathode rayAnalytical Chemistry (journal)X-rayMaterials scienceOpticsSecondary electronsAtomic physicsChemistryPhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A number of methods have been proposed to correct for the electron beam scattering effects on xray microanalysis in the environmental scanning electron microscope (ESEM). This paper presents an evaluation of two of these methods. The Doehne method is based on the observation that x-ray counts due to the unscattered electron beam increase with decreasing chamber pressure whereas the inverse is true for x-ray counts due to scattered electrons. The x-ray count intercept, at zero pressure, of the regression lines relating x-ray counts to chamber vapor pressure is an estimate of the high-vacuum intensity. The Gauvin method is based on the relationship between x-ray counts and the fraction of the electron beam that is unscattered, fp.The fraction of the unscattered beam is calculated using an equation derived from scattering theory and uses the accelerating voltage, the gas path length, and the chamber vapor pressure.

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)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,308 · 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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