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Enregistrement W4318218413 · doi:10.1038/s41467-023-36091-1

Liquid-liquid phase separation in supercooled water from ultrafast heating of low-density amorphous ice

2023· article· en· W4318218413 sur OpenAlexafffund
Katrin Amann‐Winkel, Kyung Hwan Kim, Nicolás Giovambattista, Marjorie Ladd-Parada, Alexander Späh, Fivos Perakis, Harshad Pathak, Cheolhee Yang, Tobias Eklund, Thomas J. Lane, Seonju You, Sangmin Jeong, Jae Hyuk Lee, Intae Eom, Minseok Kim, Jaeku Park, Sae Hwan Chun, Peter H. Poole, Anders Nilsson

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Science and ICT, South KoreaRagnar Söderbergs stiftelseNational Research FoundationNational Research Foundation of KoreaU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésSupercoolingAmorphous iceMaterials scienceLiquid waterPhase (matter)Chemical physicsLiquid phaseAmorphous solidLiquid liquidChromatographyChemistryCrystallographyThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent experiments continue to find evidence for a liquid-liquid phase transition (LLPT) in supercooled water, which would unify our understanding of the anomalous properties of liquid water and amorphous ice. These experiments are challenging because the proposed LLPT occurs under extreme metastable conditions where the liquid freezes to a crystal on a very short time scale. Here, we analyze models for the LLPT to show that coexistence of distinct high-density and low-density liquid phases may be observed by subjecting low-density amorphous (LDA) ice to ultrafast heating. We then describe experiments in which we heat LDA ice to near the predicted critical point of the LLPT by an ultrafast infrared laser pulse, following which we measure the structure factor using femtosecond x-ray laser pulses. Consistent with our predictions, we observe a LLPT occurring on a time scale < 100 ns and widely separated from ice formation, which begins at times >1 μs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations70
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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