A variable temperature Fe3+ electron paramagnetic resonance study of Sn1−xFexO2 (0.00⩽x⩽0.05)
Notice bibliographique
Résumé
X -band (∼9.5GHz) electron paramagnetic resonance (EPR) studies of Fe3+ ions in Sn1−xFexO2 powders with 0.00⩽x⩽0.05 at various temperatures (5–300K) are reported. These samples are interesting to investigate as Fe doping (⩽5%) produces ferromagnetism in SnO2 [A. Punnooose et al., Phys. Rev. B 72, 054402 (2005)], making it a promising ferromagnetic semiconductor at room temperature. The EPR spectrum at 5K can be simulated reasonably well as the overlap of spectra due to seven magnetically inequivalent Fe3+ ions: four low-spin (S=1∕2) and three high-spin (S=5∕2) ions, characterized by different spin-Hamiltonian parameters, overlapped by three broad ferromagnetic resonance spectra. The three high-spin ions, situated substitutionally in the interior of nanodomains, are characterized by smaller zero-field splitting (ZFS) parameters D and E, so that all their energy levels are populated at 5K. On the other hand, the four low-spin ions are situated interstitially at the surfaces of nanodomains. They are characterized by much larger ZFS, so that only their lowest Kramers doublets are occupied at 5K. Based on this simulation, it is concluded that the observed spectra at different temperatures can be reproduced by changing appropriately the relative overlaps of the various paramagnetic and ferromagnetic characters, which remain present over the temperature range studied.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».