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Enregistrement W4411152413 · doi:10.1103/x7rr-vxnr

Thermal Avalanches Drive Logarithmic Creep in Disordered Media

2025· article· en· W4411152413 sur OpenAlexaff
Dor Shohat, Yoav Lahini, Matthieu Wyart

Notice bibliographique

RevuePhysical Review X · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesIsrael Science FoundationClore Israel Foundation
Mots-clésCreepLogarithmThermalMaterials scienceCondensed matter physicsStatistical physicsPhysicsThermodynamicsComposite materialMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disordered materials under an imposed forcing can display creep and aging effects, accompanied by intermittent, spatially heterogeneous dynamics. We propose a testable microscopic description of these phenomena, based on the notion that as the system ages, the density of local barriers that enable relaxation displays a slowly evolving gap. As a result, the relaxation dynamics is dominated by the activation of the lowest, extremal tail of the distribution. This framework predicts logarithmic creep, as well as correlated bursts of slow activated rearrangements, or “thermal avalanches,” whose size grows logarithmically with their duration. The time interval between events within avalanches obeys a universal power-law distribution, with a cutoff that is simply proportional to the age of the system. We show that these predictions hold both in numerical models of amorphous solids, as well as in experiments with thin crumpled sheets. This analysis suggests that the heterogeneous dynamics occurring during logarithmic creep is related to other phenomena, including dynamical heterogeneities characterizing the glass transition.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,791

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)0,0010,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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