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Enregistrement W3047729330 · doi:10.1038/s41467-020-17812-2

Enthalpy-entropy compensation of atomic diffusion originates from softening of low frequency phonons

2020· article· en· W3047729330 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique MontréalRegroupement Québécois sur les Matériaux de Pointe
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute CanadaPolytechnique Montréal
Mots-clésPhononThermodynamicsActivation energyEnthalpyCondensed matter physicsArrhenius equationDiffusionSofteningMaterials scienceEntropy (arrow of time)SiliconExponential functionPhysicsStatistical physicsChemistryPhysical chemistryQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental data accumulated over more than 120 years show not only that diffusion coefficients of impurities ordinarily obey the Arrhenius law in crystalline solids, but also that diffusion pre-exponential factors measured in a same solid increase exponentially with activation energies. This so-called compensation effect has been argued to result from a universal positive linear relationship between entropic contributions and energy barriers to diffusion. However, no physical model of entropy has ever been successfully tested against experimental compensation data. Here, we solve this decades-old problem by demonstrating that atomistically computed harmonic vibrational entropic contributions account for most of compensation effects in silicon and aluminum. We then show that, on average, variations of atomic interactions along diffusion reaction paths simultaneously soften low frequency phonons and stiffen high frequency ones; because relative frequency variations are larger in the lower region of the spectrum, softening generally prevails over stiffening and entropy ubiquitously increases with energy.

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.

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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,471

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,270 · 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