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Enregistrement W2070515799 · doi:10.1063/1.2776261

Bidirectional mapping between self-consistent field theory and molecular dynamics: Application to immiscible homopolymer blends

2007· article· en· W2070515799 sur OpenAlexaff
Thomas D. Sewell, K. Ø. Rasmussen, Dmitry Bedrov, Grant D. Smith, R. B. Thompson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueBlock Copolymer Self-Assembly
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical physicsMolecular dynamicsRepresentation (politics)Monte Carlo methodField (mathematics)Particle (ecology)Field theory (psychology)Work (physics)PolymerMaterials sciencePhysicsThermodynamicsMathematicsStatisticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A bidirectional mapping scheme that bridges particle-based and field-based descriptions for polymers is presented. Initial application is made to immiscible homopolymer blends. The forward mapping (upscaling) approach is based on the use of molecular dynamics simulations to calculate interfacial density profiles for polymer molecular weights that can be readily relaxed using standard simulation methods. These profiles are used to determine the optimal, effective interaction parameter that appears in the one-parameter self-consistent field theory treatment employed in the present work. Reverse mapping from a field representation to a particle-based description is accomplished by the application of a density-biased Monte Carlo method that generates representative chain configurations in the blend using statistical weights derived from fields obtained from self-consistent field theory.

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)0,001
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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