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Enregistrement W1859527722 · doi:10.48550/arxiv.0909.3731

How many bits may fit in a single magnetic dot? XMCD-PEEM evidences the switching of Néel caps inside Bloch domain walls

2009· preprint· en· W1859527722 sur OpenAlexaff
Fabien Cheynis, Olivier Fruchart, N. Rougemaille, Jean-Christophe Toussaint, Rachid Belkhou, Pascale Bayle‐Guillemaud, A. Marty

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2009
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetizationMiniaturizationMagnetic domainCondensed matter physicsMagnetic storageSingle domainFerromagnetismPhysicsMagnetRemanenceDomain (mathematical analysis)Magnetic fieldMaterials scienceNanotechnologyQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data storage relies on the handling of two states, called bits. The market of mass storage is currently still dominated by magnetic technology, hard disk drives for the broad public and tapes for massive archiving. In these devices each bit is stored in the form of the direction of magnetization of nanosized magnetic domains, i.e. areas of ferromagnetic materials displaying a uniform magnetization. While miniaturization is the conventional way to fuel the continuous increase of device density, disruptive solutions are also sought. To these pertain in recent years many fundamental studies no longer considering the magnetic domains themselves, but the manipulation of the domain walls (DWs) that separate such domains. Concepts of storage and logic based on the propagation of DWs along lithographically-patterned stripes have been patented, while many fundamental aspects of DW propagation deeply related to condensed matter physics are still hotly debated. If one now considers magnetic dots of submicrometer dimensions, the magnetization has a tendency to curl along the outer edges of the nanostructure to close its magnetic flux and thereby reduce its magnetostatic energy. Then both domains and DWs of well-defined geometries arise, whose combined manipulation has been proposed as a multilevel magnetic storage scheme...

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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