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Enregistrement W2011717668 · doi:10.1063/1.4824139

Ice nucleation by electric surface fields of varying range and geometry

2013· article· en· W2011717668 sur OpenAlexafffund
Jingye Yan, G. N. Patey

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésNucleationElectric fieldIce nucleusSurface (topology)Materials scienceHexagonal crystal systemRange (aeronautics)Ice crystalsGeometryBoundary (topology)Field (mathematics)PhysicsOpticsChemistryCrystallographyThermodynamicsComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular dynamics simulations are employed to show that electric field bands acting only over a portion of a surface can function as effective ice nuclei. Field bands of different geometry (rectangular, triangular, and semicircular cross sectional areas are considered) all nucleate ice, provided that the band is sufficiently large. Rectangular bands are very efficient if the width and thickness are ≳0.35 nm, and ≳0.15 nm, respectively, and the necessary dimensions are comparable for other geometries. From these simulations we also learn more about the ice nucleation and growth process. Careful analysis of different systems reveals that ice strongly prefers to grow at (111) planes of cubic ice. This agrees with an earlier theoretical deduction based on considerations of water-ice interfacial energies. We find that ice nucleated by field bands usually grows as a mixture of cubic and hexagonal ice, consistent with other simulations of ice growth, and with experiment. This contrasts with simulations carried out with nucleating fields that span the entire surface area, where cubic ice dominates, and hexagonal layers are very rarely observed. We argue that this discrepancy is a simulation artifact related to finite sample size and periodic boundary conditions.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations40
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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