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Enregistrement W2125961452 · doi:10.1002/adfm.201002582

Surface Domain Structures and Mesoscopic Phase Transition in Relaxor Ferroelectrics

2011· article· en· W2125961452 sur OpenAlexaff
Andréi L. Kholkin, Anna N. Morozovska, Д. А. Киселев, Igor Bdikin, Brian J. Rodriguez, Pingping Wu, Alexei A. Bokov, Zuo‐Guang Ye, Brahim Dkhil, Long‐Qing Chen, Marija Kosec, Sergei V. Kalinin

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFerroelectric and Piezoelectric Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesInstitut "Jožef Stefan"
Mots-clésMesoscopic physicsMaterials scienceCondensed matter physicsFerroelectricityPiezoresponse force microscopyPhase transitionPolarization (electrochemistry)Electric fieldPhysicsQuantum mechanicsDielectricOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Relaxor ferroelectrics are a prototypical example of ferroic systems in which interplay between atomic disorder and order parameters gives rise to emergence of unusual properties, including non‐exponential relaxations, memory effects, polarization rotations, and broad spectrum of bias‐ and temperature‐induced phase transitions. Despite more than 40 years of extensive research following the original discovery of ferroelectric relaxors by the Smolensky group, the most basic aspect of these materials – the existence and nature of order parameter – has not been understood thoroughly. Using extensive imaging and spectroscopic studies by variable‐temperature and time resolved piezoresponse force microscopy, we find that the observed mesoscopic behavior is consistent with the presence of two effective order parameters describing dynamic and static parts of polarization, respectively. The static component gives rise to rich spatially ordered systems on the ∼100 nm length scales, and are only weakly responsive to electric field. The surface of relaxors undergoes a mesoscopic symmetry breaking leading to the freezing of polarization fluctuations and shift of corresponding transition temperature.

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations123
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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