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Enregistrement W2008748254 · doi:10.1039/b001094o

Atomistic simulation methodologies for modelling the nucleation, growth and structure of interfaces

2000· article· en· W2008748254 sur OpenAlexaff
Dean C. Sayle, C. Richard A. Catlow, John H. Harding, M.J.F. Healy, Andrada Măicăneanu, Stephen C. Parker, Ben Slater, Graeme W. Watson

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectronic and Structural Properties of Oxides
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleationMonatomic ionThin filmMaterials scienceCube (algebra)MonolayerLattice (music)Surface energyNanotechnologyChemical physicsThermodynamicsComposite materialChemistryGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been many studies applying atomistic simulation techniques to investigate the structure and energetics of surfaces and interfaces. Almost all start by defining the basic structure of the interface, which is then simulated by static or dynamical methods. A different approach is adopted here, where we allow interfacial structures to evolve during the course of the simulation. In particular, three atomistic simulation methodologies for constructing models for thin film interfaces have been developed, including `atom deposition', where the thin film is `grown' by sequentially depositing atoms onto a support material to obtain information on nucleation and growth mechanisms; `layer-by-layer' growth, where monatomic layers of a material are successively deposited on top of a substrate surface; and finally, `cube-on-cube' whereby the whole of the thin film is placed directly on top of the substrate, before dynamical simulation and energy minimisation. The methodologies developed in this study provide a basis for simulating the nucleation, growth and structure of interface systems ranging from small supported clusters to monolayer and multilayer thin film interfaces. In addition, the layer-by-layer methodology is ideally suited to explore the critical thickness of thin films. We illustrate these techniques with studies on systems with large negative misfits. The calculations suggest that the thin films (initially constrained under tension due to the misfit) relax back to their natural lattice parameter resulting in the formation of surface cracks and island formation. The cube-on-cube methodology was then applied to the SrO/MgO system, which has a large (+20%) positive misfit. For this system, the SrO thin film underwent an amorphous transition which, under prolonged dynamical simulation, recrystallised revealing misfit-induced structural modifications, including screw-edge dislocations and low angle lattice rotations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations24
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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