ÃÌtude sur la cinétique des défauts structuraux dans le silicium amorphe.
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse présente à la fois des résultats de simulations numériques en plus de ré- sultats expérimentaux obtenus en laboratoire sur le rôle joué par les défauts de structure dans le silicium amorphe. Nos travaux de simulation numérique furent réalisés avec une nouvelle méthode de simulation Monte-Carlo cinétique pour décrire l’évolution tempo- relle de modèles de silicium amorphe endommagés sur plusieurs échelles de temps jus- qu’à une seconde à la température pièce. Ces simulations montrent que les lacunes dans le silicium amorphe sont instables et ne diffusent pas sans être détruites. Nous montrons également que l’évolution d’un modèle de silicium amorphe endommagé par une colli- sion ionique lors d’un recuit peut être divisée en deux phases : la première est dominée exclusivement par la diffusion et la création/destruction de défauts de liaison, alors que la deuxième voit les créations/destructions de liens remplacées par des échanges de liens entre atomes parfaitement coordonnés. Les défauts ont aussi un effet sur la viscosité du silicium amorphe. Afin d’approfondir cette question, nous avons mesuré la viscosité du silicium amorphe et du silicium amorphe hydrogéné sous l’effet d’un faisceau d’ions. Nous montrons que la variation de la viscosité dans les deux matériaux est différente : le silicium amorphe hydrogéné a une viscosité constante en fonction de la fluence des ions alors que le silicium amorphe pur a une viscosité qui augmente de façon linéaire. Pour de faibles fluences, la viscosité du silicium hydrogéné est plus grande que la viscosité sans hydrogène. La présence d’hydrogène diminue également l’amplitude de la variation logarithmique de la contrainte observée lors de la relaxation à la température de la pièce.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".