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Enregistrement W2087050936 · doi:10.1103/physreve.80.021112

Study of entropy-driven self-assembly of rigid macromolecules

2009· article· en· W2087050936 sur OpenAlexafffund
Issei Nakamura, An‐Chang Shi

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMacromoleculeAdsorptionDimerEntropy (arrow of time)ThermodynamicsMoleculeEnthalpyDesorptionChemical physicsMaterials scienceHeat capacityConfiguration entropyChemistryPhysical chemistryPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple model composed of two rigid macromolecules (adsorbents) immersed in a large number of small molecules (adsorbates) is used to study entropy-driven association processes. The surfaces of the adsorbents are capable of adsorbing the smaller adsorbates. The partition function of the model is obtained analytically. The probability of dimerization and the number of adsorbed molecules are shown to depend on the enthalpy and the entropy differences between the assembled and the disassembled states. Under certain conditions, dimerization of the macromolecules occurs with increasing temperature. This entropy-driven self-assembly is originated from an overall entropy gain due to the release of the adsorbed small molecules, leading to a large peak in the heat capacity due to the dimer formation. The desorption of the adsorbates induces a sharp change in the first-order derivative of the free energy, resulting in another large peak in the heat capacity. A temperature-induced re-entrance into the dimer state is also contained in the model.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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