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Enregistrement W3085309965 · doi:10.1021/acsnano.0c05310

van der Waals Epitaxy of Soft Twisted Bilayers: Lattice Relaxation and Mass Density Waves

2020· article· en· W3085309965 sur OpenAlexafffund
Cong Jin, Brian C. Olsen, Erik J. Luber, Jillian M. Buriak

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésvan der Waals forceCondensed matter physicsMaterials scienceStackingEpitaxyFerromagnetismSuperstructureVicinalBilayerChemical physicsNanotechnologyPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interfaces comprising incommensurate or twisted hexagonal lattices are ubiquitous and of great interest, from adsorbed organic/inorganic interfaces in electronic devices, to superlubricants, and more recently to van der Waals bilayer heterostructures (vdWHs) of graphene and other 2D materials that demonstrate a range of properties such as superconductivity and ferromagnetism. Here we show how growth of 2D crystalline domains of soft block copolymers (BCPs) on patterned hard hexagonal lattices provide fundamental insights into van der Waals heteroepitaxy. At moderate registration forces, it is experimentally found that these BCP-hard lattice vdWHs do not adopt a simple moiré superstructure, but instead adopt local structural relaxations known as mass density waves (MDWs). Simulations reveal that MDWs are a primary mechanism of energy minimization and are the origin of the observed preferential twist angle between the lattices.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,203 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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