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Enregistrement W2094054655 · doi:10.1063/1.1320042

Magnetoimpedance measurements of ferromagnetic resonance and antiresonance

2000· article· en· W2094054655 sur OpenAlexaff
Mohammed Réda Britel, David Ménard, L. G. C. Melo, P. Ciureanu, A. Yelon, R. W. Cochrane, M. Rouabhi, B. Cornut

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallic Glasses and Amorphous Alloys
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntiresonanceFerromagnetic resonanceCondensed matter physicsMagnetizationMagnetometerFerromagnetismResonance (particle physics)Materials scienceSaturation (graph theory)Magnetic fieldAmorphous solidNuclear magnetic resonanceChemistryPhysicsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the observation of both ferromagnetic resonance and antiresonance in a magnetic metal using a magnetoimpedance technique. In this experiment, the magnetoimpedance was measured as the frequency was swept from 30 MHz to 11 GHz at constant magnetic fields ranging up to 1.1 kOe (88 kA/m). The sample was an amorphous NiCo-rich soft-magnetic wire with a saturation magnetization sufficiently small to meet both the resonance and antiresonance conditions at frequencies below 10 GHz. A saturation magnetization, very close to that obtained through magnetometry, was deduced using a simultaneous fit to the field dependence of the resonance and antiresonance frequencies. This experiment clearly demonstrates that magnetoimpedance provides a powerful tool for characterizing the intrinsic properties of magnetic metals, with several advantages compared to standard ferromagnetic resonance techniques.

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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,670

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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations55
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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