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Enregistrement W4229373238 · doi:10.1103/physreve.105.054501

Interplay between nematic and cholesteric interactions in self-consistent field theory

2022· article· en· W4229373238 sur OpenAlexafffund
Russell K. W. Spencer, Bae‐Yeun Ha, Nima Saeidi

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésLiquid crystalIsotropyChirality (physics)Phase diagramPhase (matter)Materials scienceCondensed matter physicsBiaxial nematicPolymerChemical physicsPhysicsOpticsChiral symmetry breakingSymmetry breakingQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chirality is a design feature of a number of biomolecules (e.g., collagen). In these molecules, cholesteric (chiral-nematic) behavior emerges from a combination of the tendency for the biopolymers to align (nematic interactions) and for the alignment direction to change with position, rotating around an axis normal to the alignment direction. This paper presents self-consistent field theory (SCFT) of chiral-nematic polymers, which takes into account polymer flexibility and the orientational degrees of freedom of polymer segments. Using the resulting SCFT, we construct a phase diagram showing regions of stability for isotropic, nematic, and cholesteric phases. Furthermore, we find that nematic interactions can stabilize the cholesteric phase, pushing the isotropic-cholesteric phase transition to lower cholesteric interaction strength, until the isotropic-nematic-cholesteric triple point is reached.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,001
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 GPT0,405
Écart entre enseignants0,377 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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