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Enregistrement W2737535147 · doi:10.1063/1.4993567

Influence of sample preparation on the transformation of low-density to high-density amorphous ice: An explanation based on the potential energy landscape

2017· article· en· W2737535147 sur OpenAlexaff
Nicolás Giovambattista, Francis W. Starr, Peter H. Poole

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesDivision of Advanced CyberinfrastructureDivision of Computer and Network SystemsNational Institute of Standards and Technology
Mots-clésAmorphous iceAmorphous solidEnergy landscapeSample (material)Phenomenology (philosophy)Materials scienceTransformation (genetics)Chemical physicsChemistryPhysicsThermodynamicsCrystallographyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experiments and computer simulations of the transformations of amorphous ices display different behaviors depending on sample preparation methods and on the rates of change of temperature and pressure to which samples are subjected. In addition to these factors, simulation results also depend strongly on the chosen water model. Using computer simulations of the ST2 water model, we study how the sharpness of the compression-induced transition from low-density amorphous ice (LDA) to high-density amorphous ice (HDA) is influenced by the preparation of LDA. By studying LDA samples prepared using widely different procedures, we find that the sharpness of the LDA-to-HDA transformation is correlated with the depth of the initial LDA sample in the potential energy landscape (PEL), as characterized by the inherent structure energy. Our results show that the complex phenomenology of the amorphous ices reported in experiments and computer simulations can be understood and predicted in a unified way from knowledge of the PEL of the system.

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)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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