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Enregistrement W2055265064 · doi:10.1209/0295-5075/82/27002

Fermi surface arcs and the infrared conductivity of underdoped YBa <sub>2</sub> Cu <sub>3</sub> O <sub>6.50</sub>

2008· article· en· W2055265064 sur OpenAlexaff
Jungseek Hwang, J. P. Ćarbotte, T. Timusk

Notice bibliographique

RevueEurophysics Letters (EPL) · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudogapCondensed matter physicsFermi surfaceInfraredFermi Gamma-ray Space TelescopeOptical conductivityPhotoemission spectroscopyPhysicsFermi levelCuprateSpectroscopyConductivityAngle-resolved photoemission spectroscopyFermi energySuperconductivityMaterials scienceElectronic structureSpectral lineOpticsElectronQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We reanalyze the data on the in-plane far infrared conductivity of underdoped orthoII YBa$_{2}$Cu$_{3}$O$_{6.50}$ (YBCO$_{6.50}$) in terms of a model in which a pseudogap opens on part of the Fermi surface with the remaining ungaped piece proportional to the temperature. The motivation for our model comes from recent angle-resolved photoemission spectroscopy data in underdoped Bi$_2$Sr$_2$CaCu$_2$O$_{8+\delta}$ (Bi-2212), which have revealed the existence of arcs on the Fermi surface. We find the optical data to be consistent with arc formation. In addition we find some evidence that the electronic states lost below the pseudogap energy $\Delta_{pg}$ are recovered in the energy region immediately above it at least for temperatures near $T_c$.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,197
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations18
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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