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Enregistrement W2413185853 · doi:10.1103/physreve.92.012404

Diffusion-controlled growth rate of stepped interfaces

2015· article· en· W2413185853 sur OpenAlexaff
Peyman Saidi, J.J. Hoyt

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceInterphaseWork (physics)SupersaturationInstabilityDiffusionMechanicsBoundary element methodConvectionPerturbation (astronomy)Phase (matter)Growth ratePhysicsThermodynamicsGeometryFinite element methodMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many materials, the structure of crystalline surfaces or solid-solid interphase boundaries is characterized by an array of mobile steps separated by immobile terraces. Despite the prevalence of step-terraced interfaces a theoretical description of the growth rate has not been completely solved. In this work the boundary element method (BEM) has been utilized to numerically compute the concentration profile in a fluid phase in contact with an infinite array of equally spaced surface steps and, under the assumption that step motion is controlled by diffusion through the fluid phase, the growth rate is computed. It is also assumed that a boundary layer exists between the growing surface and a point in the liquid where complete convective mixing occurs. The BEM results are presented for varying step spacing, supersaturation, and boundary layer width. BEM calculations were also used to study the phenomenon of step bunching during crystal growth, and it is found that, in the absence of elastic strain energy, a sufficiently large perturbation in the position of a step from its regular spacing will lead to a step bunching instability. Finally, an approximate analytic solution using a matched asymptotic expansion technique is presented for the case of a stagnant liquid or equivalently a solid-solid stepped interface.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,262 · 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.

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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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