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Enregistrement W4286214427 · doi:10.1002/advs.202201489

3D Generation of Multipurpose Atomic Force Microscopy Tips

2022· article· en· W4286214427 sur OpenAlexfundno aff
Ayoub Glia, Muhammedin Deliorman, Mohammad A. Qasaimeh

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTerry Fox FoundationNew York University Abu Dhabi
Mots-clésAtomic force microscopyMaterials scienceNanotechnologyCarbon nanotubeFocused ion beamEtching (microfabrication)IonChemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, 3D polymeric atomic force microscopy (AFM) tips, referred to as 3DTIPs, are manufactured with great flexibility in design and function using two-photon polymerization. With the technology holding a great potential in developing next-generation AFM tips, 3DTIPs prove effective in obtaining high-resolution and high-speed AFM images in air and liquid environments, using common AFM modes. In particular, it is shown that the 3DTIPs provide high-resolution imaging due to their extremely low Hamaker constant, high speed scanning rates due to their low quality factor, and high durability due to their soft nature and minimal isotropic tip wear; the three important features for advancing AFM studies. It is also shown that refining the tip end of the 3DTIPs by focused ion beam etching and by carbon nanotube inclusion substantially extends their functionality in high-resolution AFM imaging, reaching angstrom scales. Altogether, the multifunctional capabilities of 3DTIPs can bring next-generation AFM tips to routine and advanced AFM applications, and expand the fields of high speed AFM imaging and biological force measurements.

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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,425

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,292 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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