<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">Fe</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">Ni</mml:mi></mml:math>-type chemical order in<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">Fe</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>65</mml:mn></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">Ni</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>35</mml:mn></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math>films grown by evaporation: Implications regarding the Invar problem
Notice bibliographique
Résumé
By use of Monte Carlo simulations of chemical ordering, magnetic ordering, and magnetovolume thermal effects and by reviewing the known effects of chemical order in the face-centered-cubic Fe-Ni alloy system, we show that the observations of Dumpich et al. [Phys. Rev. B 46, 9258 (1992)], who report unique Invar-composition ${\mathrm{Fe}}_{65}{\mathrm{Ni}}_{35}$ samples that exhibit Invar behavior despite being collinear ferromagnets with no deviation from the Slater-Pauling curve, are consistent with the effects of varying degrees of ${\mathrm{Fe}}_{3}\mathrm{Ni}$-type chemical order, which in turn are consistent with the sample preparation and treatment methods used. This allows us to make certain conclusive statements concerning models for Invar behavior and the nature of ${\mathrm{Fe}}_{3}\mathrm{Ni}.$
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,966 | 0,014 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».