Seeking to quantify the ferromagnetic-to-antiferromagnetic interface coupling resulting in exchange bias with various thin-film conformations
Notice bibliographique
Résumé
Ni3Fe/(Ni, Fe)O thin films with bilayer and nanocrystallite dispersion morphologies are prepared with a dual ion beam deposition technique permitting precise control of nanocrystallite growth, composition, and admixtures. A bilayer morphology provides a Ni3Fe-to-NiO interface, while the dispersion films have different mixtures of Ni3Fe, NiO, and FeO nanocrystallites. Using detailed analyses of high resolution transmission electron microscopy images with Multislice simulations, the nanocrystallites' structures and phases are determined, and the intermixing between the Ni3Fe, NiO, and FeO interfaces is quantified. From field-cooled hysteresis loops, the exchange bias loop shift from spin interactions at the interfaces are determined. With similar interfacial molar ratios of FM-to-AF, we find the exchange bias field essentially unchanged. However, when the interfacial ratio of FM to AF was FM rich, the exchange bias field increases. Since the FM/AF interface ‘contact’ areas in the nanocrystallite dispersion films are larger than that of the bilayer film, and the nanocrystallite dispersions exhibit larger FM-to-AF interfacial contributions to the magnetism, we attribute the changes in the exchange bias to be from increases in the interfacial segments that suffer defects (such as vacancies and bond distortions), that also affects the coercive fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».