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Enregistrement W2024735358 · doi:10.1103/physrevb.63.054422

Ideal spin filters: A theoretical study of electron transmission through ordered and disordered interfaces between ferromagnetic metals and semiconductors

2001· article· en· W2024735358 sur OpenAlexaff
George Kirczenow

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B, Condensed matter · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondensed matter physicsFerromagnetismSpin (aerodynamics)Fermi levelElectronIdeal (ethics)SemiconductorFermi energySpinplasmonicsFermi Gamma-ray Space TelescopeMaterials sciencePhysicsSpin polarizationSpin Hall effectQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is predicted that certain atomically ordered interfaces between some ferromagnetic metals $(F)$ and semiconductors $(S)$ should act as ideal spin filters that transmit electrons only from the majority spin bands or only from the minority spin bands of the F to the S (and from the S only to the majority spin bands or only to the minority spin bands of the $F)$ at the Fermi energy, even for F with both majority and minority bands at the Fermi level. Criteria for determining which combinations of F, S, and interface should be ideal spin filters are formulated. The criteria depend only on the bulk band structures of the S and F and on the translational symmetries of the S, F, and interface. Several examples of systems that meet these criteria to a high degree of precision are identified. Disordered interfaces between F and S are also studied and it is found that intermixing between the S and F can result in interfaces with spin antifiltering properties, the transmitted electrons being much less spin polarized than those in the ferromagnetic metal at the Fermi 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations95
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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