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Enregistrement W2906893193 · doi:10.1021/acs.jpclett.8b03733

Boundary Geometry Effects on the Coalescence of Liquid Crystalline Tactoids and Formation of Topological Defects

2019· article· en· W2906893193 sur OpenAlexafffund
Orla O’Keeffe, Pei‐Xi Wang, Wadood Y. Hamad, Mark J. MacLachlan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensFPInnovationsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésMarangoni effectMaterials scienceTopological defectLiquid crystalCoalescence (physics)LyotropicAnisotropyLyotropic liquid crystalChemical physicsGeometryLiquid crystallineCondensed matter physicsOpticsMechanicsConvectionChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many lyotropic liquid crystals, the evolution of macroscopic anisotropic phases is mediated by tactoids, which are discrete ordered microdroplets existing in continuous disordered phases. Here we report the effects of boundary conditions on the movement and transformation of liquid crystalline tactoids of cellulose nanocrystals (CNCs) in nonspherical droplets. Using an in situ photopolymerization method, we obtained three-dimensional views of the initial emergence and expansion of macroscopic ordered phases. These processes, as well as the evolution of topological defects, were significantly influenced by the boundary geometry (or Marangoni flows and pinning effects) of the droplets. This phenomenon helps explain the influence of the substrate on the photonic properties of chiral nematic films of CNCs and may also provide new insights into the self-assembly process in lyotropic liquid crystals.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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