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Enregistrement W3085566412 · doi:10.1103/physreve.102.032802

Universal dynamics of coarsening during polymer-polymer thin-film spinodal dewetting kinetics

2020· article· en· W3085566412 sur OpenAlexaff
Jyotsana Lal, Laurence Lurio, D. Liang, Suresh Narayanan, Seth B. Darling, Mark Sutton

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Thin Films
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryOffice of ScienceU.S. Department of Energy
Mots-clésDewettingSpinodalMaterials scienceSpinodal decompositionChemical physicsScatteringTime evolutionPolymerDynamic light scatteringStatistical physicsCondensed matter physicsThin filmPhysicsOpticsNanotechnologyPhase (matter)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dewetting dynamics of a supported bilayer polymer thin film on a solid substrate is investigated using grazing incidence x-ray photon correlation spectroscopy. We find that the top layer dewets via the spinodal mechanism. The kinetics of the dewetting is studied by monitoring the time evolution of the surface diffuse x-ray scattering intensity. We study the time evolution of fluctuations about the average surface structure by measuring the two-time x-ray intensity fluctuation correlation functions. Using these two-time correlation functions we quantify the crossover from early-time diffusive dynamics to hydrodynamics. The early diffusive regime satisfies dynamic universality. The two-time correlation functions also quantify the onset of hydrodynamic effects. The hydrodynamic regime is observed during the spinodal dewetting process as these interactions are not screened.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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