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Enregistrement W4409985556 · doi:10.1021/acs.jpcb.5c00413

Two Relaxation Mechanisms for Rejuvenation of Stable Polystyrene Glass

2025· article· en· W4409985556 sur OpenAlexafffund
Saba Karimi, Junjie Yin, James A. Forrest

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesWaterloo Institute for Nanotechnology, University of WaterlooNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRejuvenationPolystyreneMaterials scienceRelaxation (psychology)Expanded polystyreneComposite materialChemical engineeringPsychologyPolymerMedicineNeuroscienceEngineeringGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the rejuvenation of thin films of polystyrene (PS) as they are heated from stable glassy states, prepared either through vapor deposition or physical aging. For films with thicknesses h ≳ 200 nm and h ≲ 50 nm, the rejuvenation of vapor-deposited stable PS glass films is quantitatively described with zero free parameters by simulations using parameters previously obtained from isothermal rejuvenation measurements in the same material. For films with thickness h ∼ 140 nm, the behavior of the vapor-deposited films becomes more complicated and exhibits significant deviations from model predictions. After rejuvenation and physical aging, such films are then described by a single free parameter. The results of these studies suggest a new distinct mechanism that can result in rejuvenation of glassy PS, and hence two distinct relaxation processes that can couple to the material density.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,137

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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