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Enregistrement W2090711690 · doi:10.1063/1.3676026

Spin transport in Au films: An investigation by spin pumping

2012· article· en· W2090711690 sur OpenAlexafffund
Eric Montoya, B. Kardasz, C. Burrowes, Wendell Huttema, Erol Girt, B. Heinrich

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCondensed matter physicsVan der Pauw methodFerromagnetic resonanceRelaxation (psychology)Spin (aerodynamics)Spin-flipSpin diffusionSpin pumpingFerromagnetismMaterials scienceSpintronicsSpin Hall effectSpin polarizationElectrical resistivity and conductivityHall effectMagnetizationElectronMagnetic fieldPhysicsScattering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thickness and temperature dependence of spin transport in Au has been investigated in multilayer films via the spin pumping effect. To study spin transport in Au, single layer GaAs/16Fe/(d)Au(001) and double layer GaAs/16Fe/(d)Au/12Fe/20Au(001) were investigated using ferromagnetic resonance (FMR), where d = 20, 300, and the numerals preceding Fe and Au indicate the layer thickness in atomic layers (AL). FMR measurements were performed at frequencies ranging from 27.3 to 40.6 GHz and at temperatures ranging from 88 to 295 K. By measuring the total Gilbert damping in the 16Fe layer as a function of d and temperature for both single and double magnetic layer structures and by utilizing the spin diffusion equation, one is able to determine the spin mixing conductance, g↑↓, at the Fe/Au interface, and the spin flip relaxation time, τsf, in Au as a function of temperature. The temperature dependence of the momentum relaxation time, τm, in Au was measured independently by means of electron transport measurements in a van der Pauw configuration. It has been found that the spin flip relaxation time, τsf, in Au is dominated by phonon interactions.

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 enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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