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Enregistrement W4385073182 · doi:10.1093/micmic/ozad067.216

David Joy’s Invaluable Contribution to Modern Scanning (Transmission) Electron Microscopy and Analysis

2023· article· en· W4385073182 sur OpenAlexaff
Nicolas Brodusch, Raynald Gauvin

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmission electron microscopyScanning transmission electron microscopyMaterials scienceNanotechnologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the pioneers of modern electron microscopy (EM), David Joy will always have a special place since his research findings are still, and will be for many years, the foundation of several scanning electron microscopy (SEM) techniques. Over the years he prepared the ground for routinely used techniques like magnetic domain [1] and channeling contrast (ECCI) [2] imaging, electron energy-loss spectroscopy (EELS) [3], X-ray microanalysis [4], low voltage secondary electron microscopy [5] and charging mechanisms [6] among others. In parallel, his deep understanding of physical concepts involved in EM theory has led him to significantly improve the Monte Carlo modeling precision and productivity [7]. His contribution in these fields was invaluable and remains an important source of inspiration for his followers. Manufacturers now integrate low and ultra-low voltage modes into their state-of-the-art commercial SEMs and recently Hitachi has released a perfect combo low voltage SEM/STEM with a cold-field emission source, namely the SU-9000, an improved version of the immersion-lens S5500 FEG-SEM [8]. This machine combines 30 kV STEM capabilities with energy-dispersive (EDS) and EEL spectroscopies as well as low voltage SEM deceleration with landing voltages down to 100 V. The SU-9000, as well as the state-of-the-art SU-8230 CFE-SEM, among other candidates, celebrate David Joy’s vision of EM. In this presentation, modern SEM/STEM characterization will be demonstrated with an obvious linkage to David Joy’s invaluable contribution to EM. Figure 1 shows secondary (a) and backscattered (b) electron micrographs from a single scan obtained from a carbon nanotube (CNT) covered with Ni-Pt nanoparticles (NPs). Beam deceleration technology was used to produce a 100-eV landing energy beam. In Figure 1c, we exemplify how ECCI can now routinely provide detailed microstructure from a bulk complex martensitic steel alloy at E0 = 10 kV, showing nanometric carbides (C) and single dislocations (D). With the same SEM technology, low voltage STEM images and analysis can be performed at an energy of 30 keV and provides Mg lattice images (a), Li elemental maps (b) as well as energy-filtered images (c, d) using plasma resonance from a Ru covered aluminum NP. Finally, Figure 2e demonstrates the high-quality EDS maps obtainable in a CNT+TiO2 NPs system due to the net increase of scattering at 30 kV in the specimen versus 200 kV. (a) SE and (b) BSE images of a CNT + NiPt at 100 V landing voltage and (c) BSE image of a bulk martensitic steel at E0 = 10 kV showing dislocations (D) and nanometric carbides (C). Low voltage (30 kV) STEM: (a) Lattice image of a Mg NP, (b) Li jump ratio map of an Al-Li-Cu alloy and (c, d) SE/surface plasmon images from Al NP + Ru obtained using the three-window technique in EELS; (e) EDS elemental x-ray images of a CNT covered with TiO2 NPs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,302
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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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