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Enregistrement W2325974860 · doi:10.1103/physrevlett.111.208301

Glassy States in Asymmetric Mixtures of Soft and Hard Colloids

2013· article· en· W2325974860 sur OpenAlexaff
Domenico Truzzolillo, Daniela Marzi, John Marakis, Barbara Capone, Manuél Camargo, Abdul Munam, Firmin Moingeon, Mario Gauthier, Christos N. Likos, Dimitris Vlassopoulos

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColloidBinodalRheologyMaterials scienceSoft matterChemical physicsSoft materialsPolymerStar polymerCoupling (piping)Phase (matter)Statistical physicsNanotechnologyPhase diagramPhysicsCopolymerComposite materialChemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By employing rheological experiments, mode coupling theory, and computer simulations based on realistic coarse-grained models, we investigate the effects of small, hard colloids on the glassy states formed by large, soft colloids. Multiarm star polymers mimic hard and soft colloids by appropriately varying the number and size of their arms. The addition of hard colloids leads, depending on their concentration, to either melting of the soft glass or the emergence of two distinct glassy states. We explain our findings by depletion of the colloids adjacent to the stars, which leads to an arrested phase separation when the repulsive glass line meets the demixing binodal. The parameter-free agreement between experiment, theory, and simulations suggests the generic nature of our results and opens the route for designing soft-hard colloidal composites with tunable rheology.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,291

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 GPT0,247
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 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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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