MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2246550771 · doi:10.1103/physrevlett.110.025501

Quench, Equilibration, and Subaging in Structural Glasses

2013· article· en· W2246550771 sur OpenAlexaff
M.R. Warren, Jörg Rottler

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExponentSublinear functionRelaxation (psychology)Materials scienceThermodynamicsCrossoverPhysicsCondensed matter physicsCombinatoricsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the glassy state, all materials undergo a process of structural recovery as they age towards equilibrium. The resultant increase of relaxation times t(α) is frequently described with a sublinear power of the wait time t(w)(μ) with an apparent aging exponent μ. We show with molecular dynamics simulations of a Lennard-Jones glass former at various temperatures that the observed aging exponent can be strongly influenced by crossover effects from the freshly quenched state at short t(w) and into the equilibrated state at long t(w). The aging behavior on the molecular level is quantitatively reproduced by a coarse-grained continuous time random walk description over the entire range of temperatures and wait times. Our model glass always shows normal aging, t(α)∼t(w), when the observation time window is no longer affected by crossover effects, in agreement with the well-known trap model of aging.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,440

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations30
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Review LettersMême sujetMaterial Dynamics and PropertiesTravaux en français237 207