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Enregistrement W1973285650 · doi:10.1139/cjp-2014-0722

Nanomechanical torque magnetometry of an individual aggregate of ∼350 nanoparticles

2015· article· en· W1973285650 sur OpenAlexaffvenue
Tayyaba Firdous, D. Vick, M. Belov, Fatemeh Fani Sani, A. J. McDermott, Joseph E. Losby, Dennis A. Bazylinski, Tanya Prozorov, David K. Potter, M. R. Freeman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetometerNanoparticleHysteresisPhysicsMagnetic nanoparticlesTorqueMembraneCondensed matter physicsMagnetic hysteresisMagnetotactic bacteriaMagnetizationNanotechnologyMagnetiteNuclear magnetic resonanceMaterials scienceMagnetic fieldChemistryThermodynamicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The measurements of magnetic hysteresis for aggregates of nanoparticles deposited on a surface are reported. Magnetite nanoparticles derived from magnetotactic bacteria are studied using nanomechanical torque magnetometry. The nanoparticles are deposited on high-stress Si 3 N 4 membranes, to allow inspection by electron microscopy, followed by focused ion-beam milling of torsional resonators precisely located to capture selected aggregates within the membrane area. Torque magnetometry is performed using the resonators. We investigate also the magnetic torque-driven AC resonant modes of the modified supporting membrane. The observations are compared to numerical simulations of the mechanical modes, and to micromagnetic modeling of the hysteresis of a specific measured cluster of ∼350 nanoparticles.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,398

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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