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Enregistrement W3112130757 · doi:10.1017/s1431927620024654

Environmental Liquid Cell Technique for Improved Electron Microscopic Imaging of Soft Matter in Solution

2020· article· en· W3112130757 sur OpenAlexaff
Sana Azim, Lindsey A. Bultema, Michiel B. De Kock, Ernesto Rafael Osorio‐Blanco, Marcelo Calderón, Josef Gonschior, Jan-Philipp Leimkohl, Friedjof Tellkamp, Robert Bücker, Eike C. Schulz, Sercan Keskin, Niels de Jonge, Günther Kassier, R. J. Dwayne Miller

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceTransmission electron microscopyPolystyreneLayer (electronics)Soft matterElectronScanning electron microscopeAnalytical Chemistry (journal)Composite materialOpticsNanotechnologyChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid-phase transmission electron microscopy is a technique for simultaneous imaging of the structure and dynamics of specimens in a liquid environment. The conventional sample geometry consists of a liquid layer tightly sandwiched between two Si3N4 windows with a nominal spacing on the order of 0.5 μm. We describe a variation of the conventional approach, wherein the Si3N4 windows are separated by a 10-μm-thick spacer, thus providing room for gas flow inside the liquid specimen enclosure. Adjusting the pressure and flow speed of humid air inside this environmental liquid cell (ELC) creates a stable liquid layer of controllable thickness on the bottom window, thus facilitating high-resolution observations of low mass-thickness contrast objects at low electron doses. We demonstrate controllable liquid thicknesses in the range 160 ± 34 to 340 ± 71 nm resulting in corresponding edge resolutions of 0.8 ± 0.06 to 1.7 ± 0.8 nm as measured for immersed gold nanoparticles. Liquid layer thickness 40 ± 8 nm allowed imaging of low-contrast polystyrene particles. Hydration effects in the ELC have been studied using poly-N-isopropylacrylamide nanogels with a silica core. Therefore, ELC can be a suitable tool for in situ investigations of liquid specimens.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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