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Enregistrement W1905352268 · doi:10.1038/ncomms9216

Magnetic fingerprint of individual Fe4 molecular magnets under compression by a scanning tunnelling microscope

2015· article· en· W1905352268 sur OpenAlexfundno aff
Jacob A. J. Burgess, Luigi Malavolti, Valeria Lanzilotto, Matteo Mannini, Shichao Yan, Silviya Ninova, Federico Totti, Steffen Rolf-Pissarczyk, Andrea Cornia, Roberta Sessoli, Sebastian Loth

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésFingerprint (computing)MicroscopeMagnetQuantum tunnellingMolecular magnetsCompression (physics)Materials scienceScanning tunneling microscopeNanotechnologyComputer scienceCondensed matter physicsNuclear magnetic resonancePhysicsOptoelectronicsMagnetizationOpticsComputer visionComposite materialMagnetic fieldQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-molecule magnets (SMMs) present a promising avenue to develop spintronic technologies. Addressing individual molecules with electrical leads in SMM-based spintronic devices remains a ubiquitous challenge: interactions with metallic electrodes can drastically modify the SMM's properties by charge transfer or through changes in the molecular structure. Here, we probe electrical transport through individual Fe4 SMMs using a scanning tunnelling microscope at 0.5 K. Correlation of topographic and spectroscopic information permits identification of the spin excitation fingerprint of intact Fe4 molecules. Building from this, we find that the exchange coupling strength within the molecule's magnetic core is significantly enhanced. First-principles calculations support the conclusion that this is the result of confinement of the molecule in the two-contact junction formed by the microscope tip and the sample surface.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations67
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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