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Enregistrement W3100608945 · doi:10.1038/s41467-019-13813-y

Distinction between pristine and disorder-perturbed charge density waves in ZrTe3

2020· article· en· W3100608945 sur OpenAlexfundno aff
Li Yue, Shangjie Xue, Jiarui Li, Wen Hu, Andi Barbour, Feipeng Zheng, Lichen Wang, Ji Feng, S. B. Wilkins, C. Mazzoli, Riccardo Comin, Yuan Li

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueOrganic and Molecular Conductors Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrookhaven National LaboratoryNational Key Research and Development Program of ChinaOffice of ScienceJinan UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of EnergyBasic Energy SciencesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaCanadian Light SourceNational Science Foundation
Mots-clésCharge (physics)PhysicsCharge densityChemical physicsStatistical physicsMaterials scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Charge density waves (CDWs) in the cuprate high-temperature superconductors have evoked much interest, yet their typical short-range nature has raised questions regarding the role of disorder. Here we report a resonant X-ray diffraction study of ZrTe[Formula: see text], a model CDW system, with focus on the influence of disorder. Near the CDW transition temperature, we observe two independent signals that arise concomitantly, only to become clearly separated in momentum while developing very different correlation lengths in the well-ordered state that is reached at a distinctly lower temperature. Anomalously slow dynamics of mesoscopic charge domains are further found near the transition temperature, in spite of the expected strong thermal fluctuations. Our observations signify the presence of distinct experimental fingerprints of pristine and disorder-perturbed CDWs. We discuss the latter also in the context of Friedel oscillations, which we argue might promote CDW formation via a self-amplifying process.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,312

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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