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Enregistrement W2305882848 · doi:10.1021/acs.jpcc.6b01720

Mechanical–Structural Investigation of Ion-Exchanged Lithium Silicate Glass using Micro-Raman Spectroscopy

2016· article· en· W2305882848 sur OpenAlexafffund
Courtney Calahoo, Josef W. Zwanziger, Ian S. Butler

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGlass properties and applications
Établissements canadiensMcGill UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMashhad University of Medical Sciences
Mots-clésRaman spectroscopyMaterials scienceSilicateIonLithium (medication)Analytical Chemistry (journal)Compressive strengthSpectroscopyBond energyBond lengthMolar volumeComposite materialChemistryCrystallographyThermodynamicsMoleculeCrystal structureOpticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micro-Raman spectroscopy was used to determine the structural modifications occurring in a simple ion-exchanged glass. The base lithium silicate composition 30Li 2 O–70SiO 2 was studied as it underwent ion exchange, Li + ↔ K +, at six temperatures spanning the glass transition point. Using a well-developed relationship between the Si–O–Si bond angle, the Si–O bond length, and Raman shifts, the reduction in network molar volume and increase in compressive stress were estimated. On the basis of the effect of the ion-exchange temperature, the existence of a threshold energy below which the compressive stress manifests as the reorientation of silica tetrahedra only and above which the system relaxes by increasing the Si–O bond length is proposed. Finally, the linear network dilation coefficient is revisited in terms of these new data and an explanation given for its underestimation and overestimation of stress at low and high temperatures, respectively.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations65
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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