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Enregistrement W565046408 · doi:10.1107/s1600576715005658

Rotation contour contrast reconstruction using electron backscatter diffraction in a scanning electron microscope

2015· article· en· W565046408 sur OpenAlexaff
Shirin Kaboli, Hendrix Demers, Nicolas Brodusch, Raynald Gauvin

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Crystallography · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSociety for Analytical Chemists of Pittsburgh
Mots-clésElectron backscatter diffractionRotation (mathematics)OpticsScanning electron microscopeElectron microscopeMicrographMaterials scienceZone axisElectronCrystal (programming language)DiffractionKikuchi lineElectron diffractionContrast (vision)Cathode rayPhysicsReflection high-energy electron diffractionGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microstructure of a deformed Mg–Al–Ca alloy was imaged using an electron-beam energy of 20 keV in a cold field-emission scanning electron microscope. The backscattered electron (BSE) micrographs showed a non-uniform contrast, the simplest being in the form of parallel contours inside a number of grains. This contrast is described as rotation contour contrast (RCC) and is attributed to local rotation of the crystal during the deformation of the grain. A model is presented to relate the rotation of crystal planes about one rotation axis to the channeling contrast in the channeling pattern and, consequently, to RCC in the BSE micrograph. This model was validated with the electron backscatter diffraction technique such that the RCCs in the BSE micrograph were reconstructed using the electron backscatter diffraction pattern intensities. The appearance of the RCCs was attributed to the change in the electron-beam position across a Kikuchi band due to local crystal rotation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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