MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2161733128 · doi:10.1146/annurev-physchem-040215-112103

Vibrational Heat Transport in Molecular Junctions

2016· article· en· W2161733128 sur OpenAlexaff
Dvira Segal, Bijay Kumar Agarwalla

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Physical Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal conductionQuantumMolecular electronicsCurse of dimensionalityMolecular dynamicsMaterials scienceMolecular vibrationMoleculeHeat transferNanoscopic scaleChemical physicsVibrational energyThermoelectric materialsNanotechnologyPhysicsThermal conductivityQuantum mechanicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review studies of vibrational energy transfer in a molecular junction geometry, consisting of a molecule bridging two heat reservoirs, solids or large chemical compounds. This setup is of interest for applications in molecular electronics, thermoelectrics, and nanophononics, and for addressing basic questions in the theory of classical and quantum transport. Calculations show that system size, disorder, structure, dimensionality, internal anharmonicities, contact interaction, and quantum coherent effects are factors that combine to determine the predominant mechanism (ballistic/diffusive), effectiveness (poor/good), and functionality (linear/nonlinear) of thermal conduction at the nanoscale. We review recent experiments and relevant calculations of quantum heat transfer in molecular junctions. We recount the Landauer approach, appropriate for the study of elastic (harmonic) phononic transport, and outline techniques that incorporate molecular anharmonicities. Theoretical methods are described along with examples illustrating the challenge of reaching control over vibrational heat conduction in molecules.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations136
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnual Review of Physical ChemistryMême sujetThermal properties of materialsTravaux en français237 207