Notice bibliographique
Résumé
Growth of order from disorder is a natural phenomenon which is seen in a variety of systems. An important class of such phenomena involves the kinetics of phase ordering and phase separation. The examples of such growth processes that were described in Chapter 2 had common characteristics. Now, we discuss the experimental results that point to common features of the kinetics of phase separation processes. A combination of techniques from nonequilibrium statistical mechanics and nonlinear dynamics is used to study the formation and evolution of spatial structures. Substantial progress in our understanding of the kinetics of domain growth during a first-order phase transition has been made over the past few decades. The knowledge gained in these studies forms the underpinning of the descriptions of many such processes which create order from disorder. Kinetics of phase ordering and phase separation Phase separation is usually initiated by a rapid change or quench in a thermodynamic variable (often temperature and sometimes pressure), which places a disordered system in a post-quench initial nonequilibrium state. The system then evolves towards an inhomogeneous ordered state of coexisting phases, which is its final equilibrium state. Depending on the nature of the quench, the post-quench state may be either thermodynamically unstable or metastable (see Fig. 2.1). In the former case, the onset of separation is spontaneous, and the kinetics that follows is known as spinodal decomposition. For the metastable case, nonlinear fluctuations are needed to initiate the separation process. The system is said to undergo phase separation through homogeneous nucleation if the system is pure. Phase separation occurs by heterogeneous nucleation if the system has impurities or surfaces which initiate nucleation events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,012 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».