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Enregistrement W2147331873 · doi:10.1139/p03-041

Computational studies of ice defects

2003· article· en· W2147331873 sur OpenAlexvenueno aff
Patricia L. Moore Plummer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaxima and minimaPhysicsChemical physicsMolecular dynamicsEnergy (signal processing)Crystallographic defectAb initioPotential energy surfaceIonMoleculeWork (physics)Potential energyMolecular physicsAtomic physicsStatistical physicsCondensed matter physicsThermodynamicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuing our investigations of the energetics associated with defect formation and migration, both ab initio energy-structure calculations and molecular dynamics simulations are carried out on small clusters of water molecules containing one or more defects in hydrogen bonding. Previous studies in this series have identified structures containing defects that are stable at 0 K or that are transition states between such structures. However, results from this laboratory and elsewhere have shown that the energy required for the production or migration of a defect is more complex than merely the energy difference between the static structures. Cooperative motion of neighbors to the defect site can either increase or decrease the energy involved to produce or annihilate the defect. Thus, experimental measurements associated with the energy of defects in ice can differ substantially from those calculated using static models. By increasing the complexity of the model, the studies described in this report attempt to more realistically simulate a defect-containing ice system. The types of defects studied include ion and ion-pair defects. The initial structures are energetically stable — minima on the electronic energy surface — and contain one or more kinds of defects. Since the means and amount of energy injection can alter the migration path, the energy is introduced into the system in a variety of ways. The structural evolution of the ice system is then monitored as a function of time. PACS Nos.: 82.20Wt, 82.20Kh, 82.30Rs

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,552

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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