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Enregistrement W3215840534 · doi:10.1063/pt.3.4893

More on Arrhenius plots

2021· article· en· W3215840534 sur OpenAlexaff
R. A. Masut

Notice bibliographique

RevuePhysics Today · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFermi–Dirac statisticsPhysicsBoltzmann constantElectronBoltzmann distributionFermi energyArrhenius equationInverseCondensed matter physicsBoltzmann equationQuantum mechanicsStatistical physicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Axel Lorke’s Quick Study (Physics Today, May 2021, page 66) discusses underlying connections between seemingly unrelated phenomena. His brief reminder of Svante Arrhenius’s major contributions to science—and in particular, his now-famous empirical relation describing the rate of thermally activated processes—is thought-provoking.There is, however, a minor point appearing in the caption of figure 2, showing electron density versus inverse temperature, that needs clarification. If we concentrate on the high-temperature (left) portion of the graph, the “reaction” involved is the generation of an electron–hole pair (analogous to electron–positron pair production in particle physics), for which the Gibbs free-energy change is what is known as the energy gap Eg. For that reaction, the product of the electron density n and hole density p is given by np∝exp(−Eg/kBT), where kB is the Boltzmann constant and T is absolute temperature.11. C. D. Thurmond, J. Electrochem. Soc. 122, 1133 (1975). https://doi.org/10.1149/1.2134410 At the high temperatures on the left side of the graph, the semiconductor is nearly intrinsic, so n≈p∝exp(−Eg/2kBT), which is where the factor of two in the denominator of the slope originates.The caption states that the “factor of two in the denominator arises because electrons obey Fermi–Dirac statistics rather than classical Boltzmann distribution.” But at such high temperatures, Fermi–Dirac statistics approximates the Boltzmann distribution, so it cannot be the reason for the factor of two as the caption states. A similar explanation applies to the ionization of neutral donors.22. R. W. Christy, Am. J. Phys. 40, 40 (1972). https://doi.org/10.1119/1.1986444ReferencesSection:ChooseTop of pageReferences <<1. C. D. Thurmond, J. Electrochem. Soc. 122, 1133 (1975). https://doi.org/10.1149/1.2134410, Google ScholarCrossref2. R. W. Christy, Am. J. Phys. 40, 40 (1972). https://doi.org/10.1119/1.1986444, Google ScholarCrossref, ISI© 2021 American Institute of Physics.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,579

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2021
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