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Enregistrement W3102002777 · doi:10.1088/0957-4484/26/31/315703

Dynamic imaging of Au-nanoparticles via scanning electron microscopy in a graphene wet cell

2015· article· en· W3102002777 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésGrapheneScanning electron microscopeResolution (logic)Nanoscopic scaleScanning transmission electron microscopyEnergy filtered transmission electron microscopySilicon nitrideTransmission electron microscopyNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High resolution nanoscale imaging in liquid environments is crucial for studying molecular interactions in biological and chemical systems. In particular, electron microscopy is the gold-standard tool for nanoscale imaging, but its high-vacuum requirements make application to in-liquid samples extremely challenging. Here we present a new graphene based wet cell device where high resolution scanning electron microscope (SEM) and energy dispersive x-rays (EDX) analysis can be performed directly inside a liquid environment. Graphene is an ideal membrane material as its high transparancy, conductivity and mechanical strength can support the high vacuum and grounding requirements of a SEM while enabling maximal resolution and signal. In particular, we obtain high resolution ([Formula: see text] nm) SEM video images of nanoparticles undergoing Brownian motion inside the graphene wet cell and EDX analysis of nanoparticle composition in the liquid enviornment. Our obtained resolution surpasses current conventional silicon nitride devices imaged in both a SEM and transmission electron microscope under much higher electron doses.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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