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Enregistrement W4382010757 · doi:10.1021/acs.nanolett.3c01487

Shear Strain-Induced Two-Dimensional Slip Avalanches in Rhombohedral MoS<sub>2</sub>

2023· article· en· W4382010757 sur OpenAlexafffund
Jing Liang, Dongyang Yang, Yunhuan Xiao, Sean Chen, Jerry I. Dadap, Jörg Rottler, Ziliang Ye

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésMaterials scienceSlip (aerodynamics)StackingShear (geology)Shear stressCondensed matter physicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slip avalanches are ubiquitous phenomena occurring in three-dimensional materials under shear strain, and their study contributes immensely to our understanding of plastic deformation, fragmentation, and earthquakes. So far, little is known about the role of shear strain in two-dimensional (2D) materials. Here we show some evidence of 2D slip avalanches in exfoliated rhombohedral MoS 2, triggered by shear strain near the threshold level. Utilizing interfacial polarization in 3R-MoS 2, we directly probe the stacking order in multilayer flakes and discover a wide variety of polarization domains with sizes following a power-law distribution. These findings suggest that slip avalanches can occur during the exfoliation of 2D materials, and the stacking orders can be changed via shear strain. Our observation has far-reaching implications for the development of new materials and technologies, where precise control over the atomic structure of these materials is essential for optimizing their properties as well as for our understanding of fundamental physical phenomena.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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