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Enregistrement W1623900593 · doi:10.1017/cbo9780511609725

Dynamics of Self-Organized and Self-Assembled Structures

2009· book· en· W1623900593 sur OpenAlexaff
Rashmi C. Desai, Raymond Kapral

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2009
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNonlinear Dynamics and Pattern Formation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNon-equilibrium thermodynamicsPattern formationStatistical physicsSelf-organizationGraduate studentsAutocatalytic reactionPhysical scienceComplex systemStatistical mechanicsPhysical systemNonlinear systemStructure formationSoft matterLiving systemsComputer scienceNanotechnologyPhysicsEngineeringMaterials scienceArtificial intelligenceThermodynamicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical and biological systems driven out of equilibrium may spontaneously evolve to form spatial structures. In some systems molecular constituents may self-assemble to produce complex ordered structures. This book describes how such pattern formation processes occur and how they can be modeled. Experimental observations are used to introduce the diverse systems and phenomena leading to pattern formation. The physical origins of various spatial structures are discussed, and models for their formation are constructed. In contrast to many treatments, pattern-forming processes in nonequilibrium systems are treated in a coherent fashion. The book shows how near-equilibrium and far-from-equilibrium modeling concepts are often combined to describe physical systems. This inter-disciplinary book can form the basis of graduate courses in pattern formation and self-assembly. It is a useful reference for graduate students and researchers in a number of disciplines, including condensed matter science, nonequilibrium statistical mechanics, nonlinear dynamics, chemical biophysics, materials science, and engineering.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations204
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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