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Enregistrement W2898986802 · doi:10.1021/acs.jpclett.8b02943

Diffusion of Water Molecules in Quantum Crystals

2018· article· en· W2898986802 sur OpenAlexafffund
Brendan Moore, Pavle Djuricanin, Takamasa Momose

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum, superfluid, helium dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésSpin isomers of hydrogenChemical physicsMoleculeNucleationDiffusionQuantum tunnellingMaterials scienceQuantumChemistryNanotechnologyHydrogenPhysicsThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the use of solid parahydrogen in matrix isolation spectroscopy becoming more commonplace over the past few decades, it is increasingly important to understand the behavior of molecules isolated in this solid. The mobility of molecules in solid parahydrogen can play an important role in the dynamics of the system. Water molecules embedded in solid parahydrogen as deposited were found to be mobile at 4.0 K on the time scale of a few days. The diffusion at this temperature must be due to quantum tunneling in solid parahydrogen. The diffusion dynamics were analyzed based on the theory of nucleation. The concentration dependence on the diffusion rate indicates that there might be correlated motion of water molecules, a signature of quantum diffusion. We find that both water monomers and water dimers migrate in solid parahydrogen and provide insight into the behavior of molecules embedded in this quantum crystal.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,335

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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