Computational modelling of nematic phase ordering by film and droplet growth over heterogeneous substrates
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a computational study of defect nucleation associated with the kinetics of the isotropic‐to‐nematic phase ordering transition over heterogeneous substrates, as it occurs in new liquid crystal biosensor devices, based on the Landau–de Gennes model for rod‐like thermotropic nematic liquid crystals. Two regimes are identified due to interfacial tension inequalities: (i) nematic surface film nucleation and growth normal to the heterogeneous substrate, and (ii) nematic surface droplet nucleation and growth. The former, known as wetting regime, leads to interfacial defect shedding at the moving nematic‐isotropic interface. The latter droplet regime, involves a moving contact line, and exhibits two texturing mechanisms that also lead to interfacial defect shedding: (a) small and large contact angles of drops spreading over a heterogeneous substrate, and (b) small drops with large curvature growing over homogeneous patches of the substrate. The numerical results are consistent with qualitative defect nucleation models based on the kinematics of the isotropic–nematic interface and the substrate–nematic–isotropic contact line. The results extend current understanding of phase ordering over heterogeneous substrates by elucidating generic defect nucleation processes at moving interfaces and moving contact lines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».