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Enregistrement W4360608518 · doi:10.1093/micmic/ozad029

Transmission Kikuchi Diffraction Mapping Induces Structural Damage in Atom Probe Specimens

2023· article· en· W4360608518 sur OpenAlexaff
Baptiste Gault, Heena Khanchandani, Prithiv Thoudden Sukumar, Stoichko Antonov, T. Ben Britton

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials Characterization Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystal twinningAtom probeMaterials sciencePlanarTransmission electron microscopyDiffractionDislocationCrystallographyElectron backscatter diffractionElectron diffractionMetastabilityAtom (system on chip)RecoilMolecular physicsChemistryNanotechnologyMicrostructureComposite materialAtomic physicsOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring local chemistry of specific crystallographic features by atom probe tomography (APT) is facilitated by using transmission Kikuchi diffraction (TKD) to help position them sufficiently close to the apex of the needle-shaped specimen. However, possible structural damage associated to the energetic electrons used to perform TKD is rarely considered and is hence not well-understood. Here, in two case studies, we evidence damage in APT specimens from TKD mapping. First, we analyze a solid solution, metastable β-Ti-12Mo alloy, in which the Mo is expected to be homogenously distributed. Following TKD, APT reveals a planar segregation of Mo among other elements. Second, specimens were prepared near Σ3 twin boundaries in a high manganese twinning-induced plasticity steel, and subsequently charged with deuterium gas. Beyond a similar planar segregation, voids containing a high concentration of deuterium, i.e., bubbles, are detected in the specimen on which TKD was performed. Both examples showcase damage from TKD mapping leading to artefacts in the distribution of solutes. We propose that the structural damage is created by surface species, including H and C, subjected to recoil from incoming energetic electrons during mapping, thereby getting implanted and causing cascades of structural damage in the sample.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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