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Enregistrement W2016334671 · doi:10.1063/1.3194296

Double ferromagnetic resonance in nanowire arrays

2009· article· en· W2016334671 sur OpenAlexaff
Louis‐Philippe Carignan, Vincent Boucher, Toshiro Kodera, Christophe Caloz, A. Yelon, David Ménard

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensPolytechnique MontréalRegroupement Québécois sur les Matériaux de Pointe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerromagnetic resonanceCondensed matter physicsMagnetizationMaterials scienceNanowireSaturation (graph theory)FerromagnetismMicrowaveMagnetic fieldResonance (particle physics)MicrostripNuclear magnetic resonancePhysicsOpticsOptoelectronicsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microstrip line measurements are used to determine the frequency dependent microwave response of 40 nm diameter CoFeB ferromagnetic nanowire arrays, with external static applied field parallel to the nanowire axis. The ferromagnetic resonance (FMR) response of the wires is obtained for applied fields below and above magnetization saturation. For applied magnetic fields above saturation, a single FMR peak is observed, while below saturation, two sets of peaks are obtained. The two FMR peaks below saturation are associated with two magnetization populations, one for nanowires with upward magnetization and one with downward magnetization. A model based on a Maxwell–Garnett homogenization procedure has been established and used to predict the frequency response of the FMR peaks. There is good agreement between the model and experimental results.

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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations57
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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