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Enregistrement W2344207451 · doi:10.1017/cbo9780511609725.012

Liquid crystals

2009· book-chapter· en· W2344207451 sur OpenAlexaff
Rashmi C. Desai, Raymond Kapral

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquid crystalSILKMaterials scienceCrystallographyChemistryComposite materialOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid crystals are ubiquitous. They are in silk, snail slime, and crude oil. They are in mantles of neutron stars, and provide models for cosmic strings. They are in our food (gluten) and drinks (milk). The behavior of hair cells in the inner ear and the function of DNA are affected by them. The insulating coating of the axons of nerve cells is a liquid crystal called myelin. Liquid crystals are very responsive to excitations, which has led to many useful applications, such as liquid crystal displays. A great deal is known and understood about liquid crystalline materials (Chandrasekhar, 1992; de Gennes and Prost, 1993). Liquid crystalline materials are orientationally ordered soft matter (Palffy-Muhoray, 2007). These materials are composed of large organic molecules, which have a long and rigid core, typically consisting of several linked benzene rings, terminated by a flexible alkyl chain. Such a molecular structure is then often modeled by disk-like or rod-like entities, depending on the cylindrical aspect ratio. Such model molecules have a head–tail symmetry. Thus, at high densities, liquid crystals can naturally create local orientational order. Onsager (1949) showed that hard rods tend to align at volume fractions larger than about four times their breadth-to-length ratio. Many liquid crystal phases can exist, depending on the temperature and solvent concentration. Some of these phases are shown in Fig. 11.1. An isotropic disordered liquid phase exists at high temperatures. As the temperature is lowered, there is a competition between the positional and orientational entropies: the former favors a random location for a rod and the latter a random orientation.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,027

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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