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Enregistrement W1987529303 · doi:10.1002/pssb.200945607

Magnetic properties of Fe nanoclusters on Cu(111) studied with X‐ray magnetic circular dichroism

2010· article· en· W1987529303 sur OpenAlexaff
K. Fauth, G. E. Ballentine, Christian Praetorius, Armin Kleibert, Norman Wilken, Andris Voitkans, K.‐H. Meiwes‐Broer

Notice bibliographique

Revuephysica status solidi (b) · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésNanoclustersMagnetizationCondensed matter physicsMagnetic circular dichroismMagnetic anisotropyMaterials scienceAnisotropyMagnetic momentX-ray magnetic circular dichroismFerromagnetismMagnetic dipole–dipole interactionDipoleChemistryMagnetic fieldNanotechnologyPhysicsSpectral lineOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The magnetisation and magnetic response of Fe nanoclusters are studied by temperature and density dependent in situ X‐ray magnetic circular dichroism after deposition onto Cu(111). The nanoclusters possess enhanced spin magnetic moments at low temperature, whereas no enhancement is found for the orbital moments. The analysis of magnetisation curves and the temperature dependent remnant magnetisation reveals that the individual magnetic anisotropy energies are distributed over a wide range of values, ranging from below to far above the value of bulk α ‐Fe. As a result, ferromagnetic response is obtained at ambient temperature, even though the nanocluster densities range well below percolation threshold. At higher cluster densities agglomeration and substrate mediated interaction increase the mean blocking temperature in the particle ensemble. The observed macroscopic magnetic in‐plane anisotropy derives from the average dipolar interactions between the nanoclusters. Single particle properties, substrate mediated coupling and dipolar interactions thus independently contribute to magnetic characteristics on equal footing.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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