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Enregistrement W4310051351 · doi:10.1107/s1600577522010347

The PERCIVAL detector: first user experiments

2022· article· en· W4310051351 sur OpenAlexaff
Jonathan Correa, Masoud Mehrjoo, Riccardo Battistelli, Felix Lehmkühler, A. Marras, C. Wunderer, T. Hirono, V. Felk, F. Kriváň, J. S. Lange, I. Shevyakov, Vahagn Vardanyan, M. Zimmer, Moritz Hoesch, Kai Bagschik, N. Guerrini, B. Marsh, I. Sedgwick, G. Cautero, L. Stebel, D. Giuressi, R.H. Menk, A.L. Greer, T. Nicholls, William F. Nichols, U. Pedersen, Polad M. Shikhaliev, N. Tartoni, H.J. Hyun, S. H. Kim, S. Y. Park, K. S. Kim, F. Orsini, F. J. Iguaz, Felix Büttner, Bastian Pfau, Elke Plönjes, Konstantin Kharitonov, Mabel Ruiz-Lopez, Rui Pan, Seung-gi Gang, Barbara Keitel, H. Graafsma

Notice bibliographique

RevueJournal of Synchrotron Radiation · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDeutsches Elektronen-SynchrotronHorizon 2020 Framework ProgrammeHelmholtz Association
Mots-clésDetectorOpticsPtychographyHolographyPhysicsFrame ratePixelPhotonSpectroscopyDynamic rangeSpeckle patternSample (material)Frame (networking)Resolution (logic)Materials scienceDiffractionComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The PERCIVAL detector is a CMOS imager designed for the soft X-ray regime at photon sources. Although still in its final development phase, it has recently seen its first user experiments: ptychography at a free-electron laser, holographic imaging at a storage ring and preliminary tests on X-ray photon correlation spectroscopy. The detector performed remarkably well in terms of spatial resolution achievable in the sample plane, owing to its small pixel size, large active area and very large dynamic range; but also in terms of its frame rate, which is significantly faster than traditional CCDs. In particular, it is the combination of these features which makes PERCIVAL an attractive option for soft X-ray science.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,404

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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