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Enregistrement W2314978389 · doi:10.1103/physreve.89.042304

Predicting plasticity with soft vibrational modes: From dislocations to glasses

2014· article· en· W2314978389 sur OpenAlexaff
Jörg Rottler, Samuel S. Schoenholz, Andrea J. Liu

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueHigh-pressure geophysics and materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhononPolarization (electrochemistry)DislocationMaterials sciencePlasticityMolecular physicsCondensed matter physicsSoft modesMolecular vibrationChemical physicsPhysicsOpticsChemistryOptoelectronicsRaman spectroscopyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We show that quasilocalized low-frequency modes in the vibrational spectrum can be used to construct soft spots, or regions vulnerable to rearrangement, which serve as a universal tool for the identification of flow defects in solids. We show that soft spots not only encode spatial information, via their location, but also directional information, via directors for particles within each soft spot. Single crystals with isolated dislocations exhibit low-frequency phonon modes that localize at the core, and their polarization pattern predicts the motion of atoms during elementary dislocation glide in two and three dimensions in exquisite detail. Even in polycrystals and disordered solids, we find that the directors associated with particles in soft spots are highly correlated with the direction of particle displacements in rearrangements.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,630

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
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

Citations73
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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