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Enregistrement W2085039336 · doi:10.1073/pnas.0900227106

Grain boundaries exhibit the dynamics of glass-forming liquids

2009· article· en· W2085039336 sur OpenAlexaff
Hao Zhang, David J. Srolovitz, Jack F. Douglas, James A. Warren

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystalliteAmorphous solidGrain boundaryMolecular dynamicsMaterials scienceArrhenius equationChemical physicsAtomic unitsDisplacement (psychology)Characterization (materials science)Dynamics (music)CrystallographyComposite materialChemistryNanotechnologyPhysicsActivation energyMicrostructurePhysical chemistryComputational chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polycrystalline materials are composites of crystalline particles or "grains" separated by thin "amorphous" grain boundaries (GBs). Although GBs have been exhaustively investigated at low temperatures, at which these regions are relatively ordered, much less is known about them at higher temperatures, where they exhibit significant mobility and structural disorder and characterization methods are limited. The time and spatial scales accessible to molecular dynamics (MD) simulation are appropriate for investigating the dynamical and structural properties of GBs at elevated temperatures, and we exploit MD to explore basic aspects of GB dynamics as a function of temperature. It has long been hypothesized that GBs have features in common with glass-forming liquids based on the processing characteristics of polycrystalline materials. We find remarkable support for this suggestion, as evidenced by string-like collective atomic motion and transient caging of atomic motion, and a non-Arrhenius GB mobility describing the average rate of large-scale GB displacement.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations199
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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