Ferromagnetism in Annealed Ce<SUB>0.95</SUB>Co<SUB>0.05</SUB>O<SUB>2</SUB> and Ce<SUB>0.95</SUB>Ni<SUB>0.05</SUB>O<SUB>2</SUB> Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports an investigation on the role of transition-metal ions in producing ferromagnetism in CeO2 nanoparticles by electron paramagnetic resonance (EPR). Several samples of CeO2 nanoparticles annealed at 200, 300, 400, and 500 degrees C, doped with 5% Ni and 5% Co ions, characterized by X-ray diffraction (XRD), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), thermogravimetry analysis (TGA) and mass spectroscopy (MS), were investigated by X-band EPR at 4, 10 and 300 K, and by magnetometry at 300 K. Magnetic properties and EPR/FMR (Ferromagnetic Resonance) spectra of these nanoparticle samples were found to depend strongly on the annealing temperature (T(A)), oxygen stoichiometry, and dopant-ion species. Different behavior of saturation magnetization in the samples with the dopants, Co and Ni, is found to be due to different-inward and outward-surface diffusion of these impurity ions, respectively, during annealing. A detailed simulation of EPR/FMR spectra of isolated Co and Ni ions carried out here provides in-depth details on the role of the doped ions and oxygen (O-) defects played in the observed magnetic properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».