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Enregistrement W4389471903 · doi:10.1093/micmic/ozad130

Comparison of Laboratory Diffraction Contrast Tomography and Electron Backscatter Diffraction Results: Application to Naturally Occurring Chromites

2023· article· en· W4389471903 sur OpenAlexfundno aff
Xiao Chen, Bélinda Godel, Michael Verrall

Notice bibliographique

RevueMicroscopy and Microanalysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésElectron backscatter diffractionChromiteTexture (cosmology)Materials scienceElectron diffractionMineralogyDiffractionGeologyOpticsMetallurgyComputer scienceArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how minerals are spatially distributed within natural materials and their textures is indispensable to understanding the fundamental processes of how these materials form and how they will behave from a mining engineering perspective. In the past few years, laboratory diffraction contrast tomography (LabDCT) has emerged as a nondestructive technique for 3D mapping of crystallographic orientations in polycrystalline samples. In this study, we demonstrate the application of LabDCT on both chromite sand and a complex chromitite sample from the Merensky Reef (Bushveld Complex, South Africa). Both samples were scanned using LabDCT and Electron Backscatter Diffraction (EBSD), and the obtained results were rigorously evaluated using a comprehensive set of qualitative and quantitative characterization techniques. The quality of LabDCT results was accessed by using the "completeness" value, while the inaccuracies were thoroughly discussed, along with proposed potential solutions. The results indicate that the grain orientations obtained from LabDCT are comparable to that of 2D EBSD but have the advantage of collecting true 3D size, shape, and textural information. This study highlights the significant contribution of LabDCT in the understanding of complex rock materials from an earth science perspective, particularly in characterizing mineral texture and crystallography in 3D.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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