Preparation of Existing and Novel Superconductors using a Spatial Composition Spread Approach
Notice bibliographique
Résumé
We describe in this chapter a promising system and method to search for novel superconductors by investigating appropriately chosen antiferromagnets and creating carriers by doping using a high throughput spatial composition spread (combinatorial) approach. The method has been applied to the cuprate superconductors and has the potential to enhance our understanding of these materials and push the boundaries of the field by quickly exploring novel ones. Finding novel superconducting materials, which superconduct at much higher temperatures, now seems to be a realistic goal because of three recent developments: the 2008 discovery of superconductivity in iron arsenide based materials; the observation that a number of superconductors are doped antiferromagnets; and the tremendous progress researchers have made over the past 20 years in understanding the physical properties of existing superconductors. These developments suggest a path to novel superconductors explore the electrical transport properties of doped antiferromagnets. While a number of applications of existing superconductors have been realized, their widespread use depends on raising the transition temperatures substantially above the current world record Tc of 138 K. Expanding the number of known systems which exhibit superconductivity also allows researchers to identify its essential elements. These observations help reduce the number of models which purport to explain the mechanism of pair formation, and allow researchers to ignore irrelevant peculiarities of a particular system. In general, the preparation of novel phases of matter increases the likelihood of the discovery of novel material properties. The combinatorial approach to materials discovery (Xiang et al, 1995) allows one to realize these goals at an unprecedented rate. Discoveries by groups in Japan and China over the past few years have added to the class of systems for which antiferromagnetic order exists in close proximity to superconductivity, and in some cases may even coexist. Iron arsenide-based, cuprate, fulleride and heavy fermion superconductors [detailed references below] populate this class, and the diversity of hosts highlight how useful it is to search for new examples of superconductors in aid of an empirical identification of the important parameters on which to build a correct theory. As the number of examples has grown, the importance of spin fluctuations has emerged. This chapter describes a route to discover novel superconductors in doped antiferromagnets to enhance our understanding of superconductivity. To accomplish these goals we use a
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».