Fitting Kinetics of Arbitrarily-Shaped Finite Reactive Features Using Their Scanning Electrochemical Microscopy Images
Notice bibliographique
Résumé
Computer modelling of scanning electrochemical microscopy (SECM) images allows for the kinetics of chemical reactions at surfaces to be fit. Until recently, methods for fitting kinetics from SECM images of reactive features required models with custom geometries that approximated the feature shape.[1,2] The kinetics of arbitrarily-shaped features can be fit by discretizing the surface into pixels and modelling the surface rate constant of a reaction as a discrete function. The shapes of the underlying reactive feature responsible for hot spots in an SECM image were determined by deconvolution,[3] edge detection,[4] or microscopy and were used to control the surface reaction boundary condition in finite element method simulations. The use of deconvolution or edge detection to obtain an estimate for the shape of the underlying features seen in SECM images was of particular interest since they did not require any characterization of the surface beyond SECM. Simulated SECM images of reactive features on flat surfaces were controlled using three parameters: the tip to substrate distance of the scanning electrode, the rate constant for the reaction at the surface feature and the erosion and dilation of the initial estimate of the shape of the reactive feature. The parameters of these SECM images were optimized such that the simulated images fit experimental SECM images to obtain shape and kinetic information of reactive sites. The ability to accurately fit arbitrarily shaped features dramatically broadens the scope of reactive features that can be treated to include features of interest such as grain boundaries, scratches and irregularly shaped inclusions. [1] Filice, F. P.; Li, M. S. M.; Ding, Z. Simulation Assisted Nanoscale Imaging of Single Live Cells with Scanning Electrochemical Microscopy. Adv. Theory Simul. 2018, 2, 1800124 [2] Leslie, N.; Mena-Morcillo, E.; Morel, A.; Mauzeroll, J. Fitting Kinetics from Scanning Electrochemical Microscopy Images of Finite Circular Features. Anal. Chem. 2022, 94, 44, 15315–15323 [3] Stephens, L. I.; Payne, N. A.; Mauzeroll, J. Super-resolution Scanning Electrochemical Microscopy. Anal. Chem. 2020, 92, 3958– 3963 [4] Stephens, L. I.; Payne, N. A.; Skaanvik, S. A.; Polcari, D.; Geissler, M.; Mauzeroll, J. Evaluating the Use of Edge Detection in Extracting Feature Size from Scanning Electrochemical Microscopy Images. Anal. Chem. 2019, 91, 3944– 3950
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».