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Enregistrement W1622237323 · doi:10.1029/2009gc002828

Micromagnetics of paleomagnetically significant mineral grains with complex morphology

2010· article· en· W1622237323 sur OpenAlexafffund
Wyn Williams, Michael Evans, David Krása

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Geophysics Geosystems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGeomagnetism and Paleomagnetism Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Environment Research CouncilSight Research UKLeverhulme Trust
Mots-clésMicromagneticsMagnetiteCoercivitySPHERESGeologyGrain boundaryCrystalliteMaterials scienceOctahedronCondensed matter physicsGeometryMineralogyMagnetizationCrystal structureCrystallographyComposite materialPhysicsMagnetic fieldMicrostructureMathematicsChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micromagnetic calculations relevant to paleomagnetism have generally focused on ideal shapes such as spheres and cubes. However, oxide grains that occur naturally in rocks often have irregular morphologies, highly skeletal dendritic forms being particularly common. To investigate the potential effects of complex grain morphology on magnetic stability, we have carried out two parallel sets of calculations. The first is based on randomly distorted 30–120 nm magnetite spheres. We use a three‐dimensional finite element/boundary integral micromagnetic model able to generate suitable morphologies unrestricted by the regular cell structure required by finite difference models. The second model consists of a 300 nm magnetite octahedron from which most of the material has been removed to leave a small octahedral crystallite at each of the six apices connected by an orthogonal framework of thin rods. The results obtained imply that micromagnetic models currently provide no unambiguous evidence that morphological complexities endow magnetite nanoparticles with enhanced coercivity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations22
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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