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Enregistrement W2290124070 · doi:10.1021/acs.langmuir.5b01965

Quantitative Metrics for Assessing Positional and Orientational Order in Colloidal Crystals

2015· article· en· W2290124070 sur OpenAlexaff
Payam Bagheri, Ahmad M. Almudallal, Anand Yethiraj, Kristin M. Poduska

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhotonic Crystals and Applications
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColloidal crystalCrystalliteColloidOrder (exchange)NanotechnologyMaterials scienceChemical physicsChemistryCrystallographyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although there are numerous self-assembly techniques to prepare colloidal crystals, there is great variability in the methods used to characterize order and disorder in these materials. We assess different kinds of structural order from more than 70 two-dimensional microscopy images of colloidal crystals produced by many common methods, including spin-coating, dip-coating, convective assembly, electrophoretic assembly, and sedimentation. Our suite of analysis methods includes measures for both positional and orientational order. The benchmarks are two-dimensional lattices that we simulated with different degrees of controlled disorder. We find that translational measures are adequate for characterizing small deviations from perfect order, whereas orientational measures are more informative for polycrystalline and highly disordered crystals. Our analysis presents a unified strategy for comparing structural order among different colloidal crystals and establishes benchmarks for future studies.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,208

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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