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Enregistrement W4405739312 · doi:10.1063/5.0226890

Tracking of atomic planes in atom probe tomography

2024· article· en· W4405739312 sur OpenAlexafffund
Sebastian Koelling, Simone Assali, Guillaume Nadal, Dieter Isheim, David N. Seidman, Oussama Moutanabbir

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials Characterization Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesU.S. Army Veterinary CorpsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHORIZON EUROPE European Research CouncilOffice of Naval ResearchCanada Foundation for InnovationInnovation for Defence Excellence and SecurityNational Science FoundationAir Force Office of Scientific ResearchMitacsDivision of Materials ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésAtom probeTracking (education)Atom (system on chip)TomographyPhysicsMaterials scienceAtomic physicsOpticsComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atom probe tomography is a ubiquitous method in materials science and engineering capable of revealing the atomic-level three-dimensional composition of a plethora of materials. Beside the nature of atoms forming the analyzed material, atom probe data are also known to contain information on the crystallography. In particular, remnants of the atomic plane sets forming on the surface of the tip-shaped samples are commonly found in atom probe data sets of crystalline metallic materials. The plane remnants can be utilized to correlate the nano-scale chemical analysis that atom probe tomography provides with the crystallographic structure on the same scale. We describe a protocol to reveal and track the atomic planes systematically from raw atom probe data. We demonstrate for both metals and semiconductors that the extracted crystallographic can be used to calibrate a dynamic reconstruction of the respective data set acquired in atom probe tomography. Furthermore, we utilize the crystal planes to make precise measurements of layer thicknesses in atom probe data of semiconductor heterostructures.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,341

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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