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Enregistrement W2201531505 · doi:10.1103/physrevlett.115.185701

Nonclassical Nucleation in a Solid-Solid Transition of Confined Hard Spheres

2015· article· en· W2201531505 sur OpenAlexafffund
Weikai Qi, Yi Peng, Yilong Han, Richard K. Bowles, Marjolein Dijkstra

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHard spheresNucleationSPHERESMaterials sciencePhase transitionSolid solutionChemical physicsSolid surfaceMolecular dynamicsPhase (matter)Condensed matter physicsThermodynamicsPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A solid-solid phase transition of colloidal hard spheres confined between two planar hard walls is studied using a combination of molecular dynamics and Monte Carlo simulation. The transition from a solid consisting of five crystalline layers with square symmetry (5□) to a solid consisting of four layers with triangular symmetry (4△) is shown to occur through a nonclassical nucleation mechanism that involves the initial formation of a precritical liquid cluster, within which the cluster of the stable 4△ phase grows. Free-energy calculations show that the transition occurs in one step, crossing a single free-energy barrier, and that the critical nucleus consists of a small 4△ solid cluster wetted by a metastable liquid. In addition, the liquid cluster and the solid cluster are shown to grow at the planar hard walls. We also find that the critical nucleus size increases with supersaturation, which is at odds with classical nucleation theory. The △-solid-like cluster is shown to contain both face-centered-cubic and hexagonal-close-packed ordered particles.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations60
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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