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Enregistrement W4401841827 · doi:10.1038/s41467-024-51124-z

Quasi-one-dimensional hydrogen bonding in nanoconfined ice

2024· article· en· W4401841827 sur OpenAlexaff
Pavan Ravindra, Xavier R. Advincula, Christoph Schran, Angelos Michaelides, Venkat Kapil

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesChurchill College, University of CambridgeEngineering and Physical Sciences Research CouncilOffice of ScienceNational Supercomputing Centre SingaporeCentro Svizzero di Calcolo ScientificoEuropean CommissionWinston Churchill Foundation of the United StatesAdvanced Scientific Computing ResearchDeutsche ForschungsgemeinschaftU.S. Department of Energy
Mots-clésvan der Waals forceHydrogen bondChemical physicsMoleculeProtonMaterials scienceHydrogenIce crystalsStack (abstract data type)Molecular dynamicsIce IhCrystallographyChemistryComputational chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Bernal-Fowler ice rules stipulate that each water molecule in an ice crystal should form four hydrogen bonds. However, in extreme or constrained conditions, the arrangement of water molecules deviates from conventional ice rules, resulting in properties significantly different from bulk water. In this study, we employ machine learning-driven first-principles simulations to identify a new stabilization mechanism in nanoconfined ice phases. Instead of forming four hydrogen bonds, nanoconfined crystalline ice can form a quasi-one-dimensional hydrogen-bonded structure that exhibits only two hydrogen bonds per water molecule. These structures consist of strongly hydrogen-bonded linear chains of water molecules that zig-zag along one dimension, stabilized by van der Waals interactions that stack these chains along the other dimension. The unusual interplay of hydrogen bonding and van der Waals interactions in nanoconfined ice results in atypical proton behavior such as potential ferroelectric behavior, low dielectric response, and long-range proton dynamics.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,374

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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