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Enregistrement W2040181366 · doi:10.1088/1742-6596/456/1/012004

Effect of an in-plane magnetic field on microwave photoresistance and Shubnikov-de Haas effect in high-mobility GaAs/AlGaAs quantum wells

2013· article· en· W2040181366 sur OpenAlexafffund
Alex Bogan, A. T. Hatke, Sergei Studenikin, Andrew Sachrajda, M. A. Zudov, L. N. Pfeiffer, K. W. West

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPrinceton Center for Complex MaterialsU.S. Department of EnergyGordon and Betty Moore FoundationMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard UniversityNational Science Foundation
Mots-clésCondensed matter physicsQuantum wellTilt (camera)Shubnikov–de Haas effectMagnetic fieldScatteringMicrowavePhysicsPlane (geometry)ChemistryQuantum mechanicsQuantum oscillationsGeometryFermi surface

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent study of the decay of microwave-induced resistance oscillations (MIRO) in GaAs/AlGaAs quantum wells due to an in-plane magnetic field B ∥ has revealed the dominant role of a quadratic-in-B ∥ correction to the quantum scattering rate. In the present study, we examine the evolution of Shubnikov-de Haas oscillations (SdHO) with increasing tilt angle in the same sample. Even though we find that the SdHO also diminish at high tilt angles, this decay is qualitatively different from that of MIRO, possibly indicating a different physical origin.

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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,790

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 savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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