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Enregistrement W4416425950 · doi:10.48550/arxiv.2507.00354

AstroECP: towards more practical Electron Channeling Contrast Imaging

2025· preprint· en· W4416425950 sur OpenAlexfundno aff
M. Haroon Qaiser, Lukas Berners, Robin J. Scales, Tianbi Zhang, Jiří Dluhoš, Sandra Korte‐Kerzel, T. Ben Britton

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundRWTH Aachen UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPunjab Educational Endowment FundMitacsDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésCharacterization (materials science)ElectronStackingCalibrationTransmission electron microscopyCathode rayWorkflowField (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electron channeling contrast imaging (ECCI) is a scanning electron microscopy (SEM) based technique that enables bulk-sample characterization of crystallographic defects (e.g. dislocations, stacking faults, low angle boundaries). Despite its potential, ECCI remains underused for quantitative defect analysis as compared to transmission electron microscope (TEM) based methods. Here, we overcome barriers that limit the use of ECCI including optimizing signal-to-noise contrast, precise determination of the incident beam vector with calibrated and easy to use simulations and experimental selected area electron channeling patterns (SA-ECP). We introduce a systematic ECCI workflow, alongside a new open-source software tool (AstroECP), that includes calibration of stage tilting, SA-ECP field of view, and the energy that forms the ECP/ECCI contrast using dynamical simulations. The functionality of this workflow is demonstrated with case studies that include threading dislocations in GaAs and the cross validation of precession based ECCI-contrast, which is otherwise known as Electron Channeling Orientation Determination (eCHORD). To assist the reader, we also provide best practice guidelines for ECCI implementation to promote high-resolution defect imaging in the SEM.

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 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 enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,358 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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