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Enregistrement W2016913690 · doi:10.1063/1.4866691

Composite arrays of superconducting microstrip line resonators

2014· article· en· W2016913690 sur OpenAlexafffund
Hamid Reza Mohebbi, Olaf Benningshof, Ivar Taminiau, Guo‐Xing Miao, David G. Cory

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesIndustry CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésResonatorMaterials scienceMicrostripQ factorOptoelectronicsWaferSuperconductivityMagnetic fieldNiobiumResonance (particle physics)Condensed matter physicsNuclear magnetic resonanceOpticsPhysicsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel design of an array of half-wave superconductive microstrip resonators is described. The resonator is intended to be useful for electron spin resonance studies of thin film samples at cryogenic temperatures. It achieves a high quality factor, has a small mode-volume, and creates a uniform magnetic field in a plane above the resonator. The device is made of thin film Niobium on sapphire wafer and is tested with a static magnetic field. Variation of Q-factor versus the magnetic field's strength at different temperatures is reported and is in a good agreement with simulation when the loss due to the vortices is included. Also, the power-dependence response of the resonator is shown in experiments and is verified by capturing the nonlinearity associated with the surface impedance of the superconducting film into the circuit model of the device.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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