Least-squares thermal expansion tensor of vanadate and arsenate triclinic apatites derived from laboratory X-ray powder diffraction cell data
Notice bibliographique
Résumé
Cell data for triclinic end-member Ca10(VO4)6F2and Ca10(AsO4)6F2apatites were measured in the temperature range from 303 to 773 K. Reversible phase transitions at, respectively, 453 and 583 K are shown and attributed to mobility of contact surfaces for triclinic twins within a mosaic block at about the transition temperature. The simple method developed here is based on 12 separate linear regressions. The first six regressions are on observations for individual lattice parametersa,b,c, α, β or γ. The last six are on linear data sets, each involving a single expansion coefficient α11, α22, α33, α12, α13or α23. Singular-value decomposition of the least-squares thermal expansion tensors obtained below the transition temperatures shows that both materials actually contract considerably along [2\bar14] upon heating. Expansion in the plane perpendicular to this direction differs somewhat for the two materials. In contrast, the expansion above the transition temperature is barely anisotropic in both materials. The ability to measure thermal expansion tensors for triclinic materials with decent accuracy from routine powder data is demonstrated. This possibility extends the applications of the powder method because some samples may not be readily available in single-crystal form.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».