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Enregistrement W1983466095 · doi:10.1039/c2cs35361j

Lessons learned from dinuclear lanthanide nano-magnets

2013· review· en· W1983466095 sur OpenAlexaff
Fatemah Habib, Muralee Murugesu

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetism in coordination complexes
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanthanideSuperexchangeMagnetMoleculeChemistryGround stateNanotechnologyUnpaired electronChemical physicsSingle-molecule magnetIonMagnetizationMaterials sciencePhysicsAtomic physicsOrganic chemistryMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quest for higher density information storage has led to the investigation of Single-Molecule Magnets (SMMs) as potential molecules to be applied in materials such as hard discs. In order for this to occur, one must first design metal complexes which can retain magnetic information at temperatures where these applications become possible. This can only be achieved through answering and understanding fundamental questions regarding the observed physical properties of SMMs. While mononuclear lanthanide complexes have shown promise in obtaining high energy barriers for the reversal of the magnetisation they are limited to Single-Ion Magnet behaviour intrinsic to one metal centre with a limited number of unpaired electrons. As a way of increasing the effective anisotropic barrier, systems with higher nuclearity have been sought to increase the spin ground state of the molecule. Dinuclear complexes are presented as key compounds in studying and understanding the nature of magnetic interactions between metal ions. This tutorial review will span a number of dinuclear 4f complexes which have been critical in our understanding of the way in which lanthanide centres in a complex interact magnetically. It will examine key bridging moieties from the more common oxygen-based groups to newly discovered radical-based bridges and draw conclusions regarding the most effective superexchange pathways allowing the most efficient intracomplex interactions.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations459
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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