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Enregistrement W2003358932 · doi:10.1143/jjap.51.11pg02

Correlating Uncompensated Antiferromagnetic Moments and Exchange Coupling Interactions in Interface Ion-Beam Bombarded Co<sub>90</sub>Fe<sub>10</sub>/CoFe-Oxide Bilayers

2012· article· en· W2003358932 sur OpenAlexaff
Chin Shueh, Pei-Shi Chen, David Cortie, Frank Klose, Wen‐Cheng Chen, Te‐Ho Wu, J. van Lierop, Ko‐Wei Lin

Notice bibliographique

RevueJapanese Journal of Applied Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAustralian Nuclear Science and Technology Organisation
Mots-clésExchange biasCoercivityIon beamAntiferromagnetismOxideMagnetizationMaterials scienceBilayerIon beam-assisted depositionFerromagnetismTransmission electron microscopyIonMagnetic momentAnalytical Chemistry (journal)Condensed matter physicsChemistryMagnetic fieldMagnetic anisotropyNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coercivity and exchange bias field of ferro-/antiferromagnetic Co 90 Fe 10 /CoFe-oxide bilayers were studied as function of the surface morphology of the bottom CoFe-oxide layer. The CoFe-oxide surface structure was varied systematically by low energy (0–70 V) Argon ion-beam bombardment before subsequent deposition of the Co 90 Fe 10 layer. Transmission electron microscopy results showed that the bilayer consisted of hcp Co 90 Fe 10 and rock-salt CoFe-oxide. At low temperatures, enhanced coercivities and exchange bias fields with increasing ion-beam bombardment energy were observed, which are attributed to defects and uncompensated moments created near the CoFe-oxide surface in increasing amounts with larger ion-beam bombardment energies. Magnetometry results also showed an increasing divergence of the low field temperature dependent magnetization [Δ M ( T )] between field-cooling and zero-field-cooling processes, and an increasing blocking temperature with increasing ion-beam bombardment energy.

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)
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 enseignants0,009
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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