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Enregistrement W2768283688 · doi:10.1038/s41467-018-03346-1

Surface energy of strained amorphous solids

2018· article· en· W2768283688 sur OpenAlexaff
Rafael D. Schulman, Miguel Trejo, Thomas Salez, Élie Raphaël, Kari Dalnoki‐Veress

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHokkaido UniversityGlobal Institution for Collaborative Research and Education, Hokkaido UniversityÉcole Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de Paris
Mots-clésAmorphous solidElastomerMaterials scienceChemical physicsSurface energySurface (topology)Surface stressCompressibilityStrain (injury)Strain energyNanotechnologyComposite materialCrystallographyThermodynamicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface stress and surface energy are fundamental quantities which characterize the interface between two materials. Although these quantities are identical for interfaces involving only fluids, the Shuttleworth effect demonstrates that this is not the case for most interfaces involving solids, since their surface energies change with strain. Crystalline materials are known to have strain-dependent surface energies, but in amorphous materials, such as polymeric glasses and elastomers, the strain dependence is debated due to a dearth of direct measurements. Here, we utilize contact angle measurements on strained glassy and elastomeric solids to address this matter. We show conclusively that interfaces involving polymeric glasses exhibit strain-dependent surface energies, and give strong evidence for the absence of such a dependence for incompressible elastomers. The results provide fundamental insight into our understanding of the interfaces of amorphous solids and their interaction with contacting liquids.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations85
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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