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Enregistrement W63213302 · doi:10.1098/rsta.2004.1506

Simulated silica

2004· review· en· W63213302 sur OpenAlexaff
Ivan Saika‐Voivod, Francesco Sciortino, Tor Grande, Peter H. Poole

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercoolingStatistical physicsPhase diagramCrossoverEnergy landscapePhase transitionLiquid crystalMolecular dynamicsThermodynamicsEntropy (arrow of time)Phase (matter)Materials sciencePhysicsComputer scienceCondensed matter physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review how molecular dynamics computer simulations are providing a comprehensive picture of the behaviour of silica, as modelled by the van Beest-Kramer-van Santen (BKS) potential. We have recently evaluated a number of key properties of this model system: the phase diagram, including melting lines of three crystal phases; the equation of state and free energy of the liquid phase; the dynamical equation of state; the average energy of inherent structures, and configurational entropy, associated with the potential energy landscape of the liquid; and a characterization of the local coordination environments in the supercooled liquid. The results reveal the interplay among a number of phenomena, in particular, the relationship between the energy landscape and the fragile-to-strong crossover of the liquid dynamics; and the relation of both of these to the possibility of a liquid-liquid phase transition in the supercooled liquid.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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