Data for “Secondary electron hyperspectral imaging of carbons: New insights and good practice guide”
Notice bibliographique
Résumé
This repository contains the data package for the research paper titled "Secondary electron hyperspectral imaging of carbons: New insights and good practice guide".Contact: SM3 (SEE MORE MAKE MORE) project PI, Professor Cornelia Rodenburg, c.rodenburg@sheffield.ac.uk.Acknowledgements:JFN and SC acknowledge support from the Faraday Institution through project FutureCat (FIRG017).JFN acknowledges support from the Faraday Institution through the studentship (FITG028-B) and thanks Arron Bird for providing CVD carbon reference materials.The authors acknowledge EPSRC funding through See More Make More: EP/V012762/1, EP/V011995/1, EP/V012037/1.The authors acknowledge: use of characterisation facilities within the David Cockayne Centre for Electron Microscopy (DCCEM), Department of Materials, University of Oxford, alongside financial support provided by the Henry Royce Institute (Grant ref EP/R010145/1); use of facilities within the Loughborough Materials Characterisation Centre and for access to the Helios PFIB, funded by the EPSRC grant EP/P030599/1; access to the Helios Nanolab 650 in the Centre for High-Throughput Phenogenomics at the University of British Columbia, a facility supported by the Canada Foundation for Innovation, British Columbia Knowledge Development Foundation, and the UBC Faculty of Dentistry; Electron microscopy and analysis was performed in the Sorby Centre for Electron Microscopy at the University of Sheffield.ZP, FM and TM acknowledge support from The Czech Academy of Sciences (project RVO:68081731 and Strategy AV21, Breakthrough future technologies), CF Electron microscopy and Raman spectroscopy (ISI CAS) supported by the Czech-BioImaging large RI project (LM2023050 funded by MEYS CR) for access to the Helios G4 HP (courtesy Thermo Fisher Scientific Brno).AK, AT, SC and CR acknowledge the EPSRC grant EP/V007696/1, "Near-Field Optical Spectroscopy Centre at Sheffield, NOSC”.CR, NTHF and FM acknowledge discussions enabled by FIT4NANO (CA19140) through FIT4NANO workshops.The authors acknowledge Dr Benjamen Reed (National Physical Laboratory, U.K.) for the acquisition and analysis of the XPS data provided in this report, and for discussions and comments. The authors further acknowledge Dr Vivian Tong (National Physical Laboratory, U.K) for providing comments. These activities were supported by the National Measurement System of the UK Department of Science, Innovation and Technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».