Modelos geométricos en el estudio de nanotubos de carbono
Bibliographic record
Abstract
Los nanotubos de carbono se han convertido en las últimas dos décadas en elementos de gran interés tanto para investigaciones teóricas como para desarrollos tecnológicos. Desde el punto de vista teórico, para su estudio es necesario un modelo que describa lo mejor posible sus propiedades físicas. Por lo tanto es importante realizar una aproximación a la geometría que posibilite su descripción física. En el presente artículo además de una revisión de los modelos geométricos del nanotubo, se realizará una descripción de algunos de los desarrollos tecnológicos más interesantes. En los modelos teóricos de descripción de la geometría del nanotubo, el primer método es el llamado modelo de malla enrollada. Este consiste en tratar el nanotubo como una porción de malla de grafeno a la cual se le da unas condiciones de periodicidad, para que al enrollarla reproduzca las posiciones de los átomos de carbono. El segundo método, consiste en plantear los átomos en el nanotubo como lugares en una estructura cilíndrica. En este modelo los vectores que se usan para la descripción se sacan de la geometría particular de cada nanotubo y escribiéndolos en coordenadas cilíndricas. Finalmente, el tercer método, se fundamenta en la descripción del nanotubo a partir de todas sus posibles simetrías; tratando al nanotubo como una estructura que posee una simetría particular a lo largo de una dirección.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".