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Enregistrement W7002290667

Modeling chirality in vaterite crystals

2020· dissertation· en· W7002290667 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésChirality (physics)CrystallizationVateriteBiomineralizationTransmission electron microscopyParticle (ecology)Crystal (programming language)Scanning electron microscopeElectron microscope
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chirality, the inability of a structure to be superimposed onto its mirror image, is exhibited in almost all biological systems.Vaterite (calcium carbonate) crystals are found in various organisms in which biomineralization occurs, ranging from skeletons of marine organisms to the inner ears of humans.The crystals are made up of nano pseudo-hexagonal structures and the presence of specific chiral amino acids induces chirality, which is either right-handed or left-handed, due to a nano-particle tilting growth mechanism.In the absence of amino acids, however, the particles form a packed crystalline structure.This thesis looks at simulating and modeling the tilting mechanisms that give rise to chirality, to better understand this phenomenon as it occurs in nature.Two mechanisms for chirality proposed in the crystal growth literature have been explored in particular, which are inter-particle rotations between an existing particle and a new daughter particle and inter-platelet tilts.We have developed algorithms to simulate these rotations that play a key role in the crystal growth evolution over time, from the initial substrate surface to their final culmination to a hierarchical structure of layers upon layers of nano-particles.We have studied the attachment of daughter particles to the vertices of a mother or existing daughter particle and determined that selective or restricted vertex particle attachment is critical for regular patterns that are consistent with the actual experiments in crystal growth.We have raised fundamental questions regarding locations and frequencies of nucleation of mother particles which determine the result of the simulation, since these issues have not been explored in detail in the existing literature.We have provided feasible solutions such as ion diffusion modeling, that could potentially be used to computationally drive the nucleation process.i discussions on the thesis which helped me learn more about the subject in particular and also helped me be more organized in general.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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