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Enregistrement W2026066921 · doi:10.1063/1.4852675

Dependence of the mechanical behavior of alloys on their electron work function—An alternative parameter for materials design

2013· article· en· W2026066921 sur OpenAlexaff
Hao Lü, Guomin Hua, Dongyang Li

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Work functionMaterials scienceMaterial DesignAlloyFunction (biology)MicrostructureElectronMaterial propertiesModulusYoung's modulusBulk modulusNanotechnologyCondensed matter physicsStatistical physicsThermodynamicsComposite materialPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we demonstrate that the electron work function (EWF) as an intrinsic parameter can provide information or clues in a simple or straightforward way for material design, modification, and development. A higher work function of a material represents a more stable electronic state, which consequently generates a higher resistance to any attempt of changing the electronic state and other corresponding states, e.g., changes in structure or microstructure caused by mechanical and electrochemical actions. Using Cu-Ni alloy as an example, we demonstrate the correlation between the EWF and Young's modulus of the material as well as its hardness. The properties of a material can be modified using elements with appropriate work functions. This is also applicable for tailoring inter-phase boundaries or interfaces.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations70
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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