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Enregistrement W1999815950 · doi:10.1088/0953-8984/26/5/055012

Magnetoelectric Fe<sub>2</sub>TeO<sub>6</sub>thin films

2014· article· en· W1999815950 sur OpenAlexafffund
Junlei Wang, Juan A. Santana, Ning Wu, Chithra Karunakaran, Jian Wang, P. A. Dowben, Christian Binek

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Condensed Matter · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMultiferroics and related materials
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchDefense Advanced Research Projects AgencyMaterials Research Science and Engineering Center, University of NebraskaSemiconductor Research CorporationUniversity of SaskatchewanCanadian Light SourceNational Science Foundation
Mots-clésMagnetizationCondensed matter physicsAntiferromagnetismMaterials scienceMagnetic circular dichroismPulsed laser depositionMagnetic momentThin filmMultiferroicsMagnetic fieldPhysicsFerroelectricityNanotechnologyOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate that Fe2TeO6 is a magnetoelectric antiferromagnet with voltage-controllable boundary magnetization. This provides experimental evidence of the theoretical prediction that boundary magnetization is a universal property of magnetoelectric antiferromagnets including boundary magnetization at a surface orthogonal to the polar direction. Highly (110) textured Fe2TeO6 thin films were grown by pulsed laser deposition, terminating in Te-O at the (110) surface due to a surface reconstruction. Magnetic dc susceptibility measurements of both Fe2TeO6 powder and thin film samples confirm antiferromagnetic long-range order. Finally, measurements of x-ray magnetic circular dichroism combined with photoemission electron microscopy (XMCD-PEEM) provide a lower bound to the spin and angular magnetic moment of the surface Fe ions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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