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Enregistrement W2012765336 · doi:10.1103/physrevb.86.224112

Defect stability in phase-field crystal models: Stacking faults and partial dislocations

2012· article· en· W2012765336 sur OpenAlexaff
Joel Berry, Nikolas Provatas, Jörg Rottler, Chad W. Sinclair

Notice bibliographique

RevuePhysical Review B · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSolidification and crystal growth phenomena
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPartial dislocationsStackingFormalism (music)Materials scienceDissociation (chemistry)Stacking faultCondensed matter physicsCrystallographic defectCrystallographyDislocationStatistical physicsPhysicsChemistryNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary factors controlling defect stability in phase-field crystal (PFC) models are examined, with illustrative examples involving several existing variations of the model. Guidelines are presented for constructing models with stable defect structures that maintain high numerical efficiency. The general framework combines both long-range elastic fields and basic features of atomic-level core structures, with defect dynamics operable over diffusive time scales. Fundamental elements of the resulting defect physics are characterized for the case of fcc crystals. Stacking faults and split Shockley partial dislocations are stabilized for the first time within the PFC formalism, and various properties of associated defect structures are characterized. These include the dissociation width of perfect edge and screw dislocations, the effect of applied stresses on dissociation, Peierls strains for glide, and dynamic contraction of gliding pairs of partials. Our results in general are shown to compare favorably with continuum elastic theories and experimental findings.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,286 · 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
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

Citations63
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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