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Enregistrement W1976959488 · doi:10.1063/1.4891497

Magnetic interactions in γ-Fe2O3@SiO2 nanocomposites

2014· article· en· W1976959488 sur OpenAlexfundno aff
Yassine El Mendili, Jean‐François Bardeau, Fabien Grasset, Jean−Marc Grenèche, Olivier Cador, Thierry Guizouarn, N. Randrianantoandro

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueIron oxide chemistry and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory Health
Mots-clésSuperparamagnetismPercolation thresholdMagnetic nanoparticlesMaterials scienceMagnetizationCondensed matter physicsMagnetic momentPercolation (cognitive psychology)Single domainVolume fractionMagnetic fieldMagnetic susceptibilityParticle (ecology)NanoparticleMagnetic domainNuclear magnetic resonanceNanotechnologyPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural and magnetic properties of γ-Fe2O3 nanoparticles of 4 nm diameter, dispersed into silica SiO2 matrix with a wide range value of volume fraction (0.05 to 1), were investigated. Produced γ-Fe2O3@SiO2 nanocomposites consist of an assembly of very small single domain magnetic object (<10 nm) with a random distribution of both inter-particle distance and direction of particle magnetic moment. We focused on the determination of a magnetic percolation threshold, defined as the magnetic particles concentration value above which the magnetic properties of isolated particles vanished in favor of a magnetic collective behavior induced by magnetic interactions. A percolation threshold value of 0.63 was obtained by a local probe technique such as 57Fe Mössbauer spectrometry and confirmed by global magnetic measurements through zero-field cooled, field-cooled, and ac susceptibility data. Below this threshold, dynamic ac magnetization measurements show a thermally activated Arrhenius dependence of the blocking temperature of superparamagnetic nanoparticles and above this critical value, one observes a slowing down of their dynamic properties, which lead toward the establishment of a spin-glass like state.

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 enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,363

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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