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Enregistrement W2968979701 · doi:10.1098/rspa.2019.0154

Regularization of the Ostwald supersaturation model for Liesegang bands

2019· article· en· W2968979701 sur OpenAlexaff
J. M. Duley, A. C. Fowler, Iain R. Moyles, S. O’Brien

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesScience Foundation Ireland
Mots-clésSupersaturationNucleationImpurityOstwald ripeningDiscontinuity (linguistics)Chemical physicsCrystal (programming language)Statistical physicsMaterials scienceCondensed matter physicsChemistryThermodynamicsPhysicsMathematicsNanotechnologyQuantum mechanicsMathematical analysisComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a previous paper, we analysed the Keller-Rubinow formulation of Ostwald's supersaturation theory for the formation of Liesegang rings or Liesegang bands, and found that the model is ill-posed, in the sense that after the termination of the first crystal front growth, secondary bands form, as in the experiment, but these are numerically found to be a single grid space wide, and thus an artefact of the numerical method. This ill-posedness is due to the discontinuity in the crystal growth rate, which itself reflects the supersaturation threshold inherent in the theory. Here we show that the ill-posedness can be resolved by the inclusion of a relaxation mechanism describing an impurity coverage fraction, which physically enables the transition in heterogeneous nucleation from precipitate-free impurity to precipitate-covered impurity.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,127

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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