Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».