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Enregistrement W2096918096 · doi:10.4028/www.scientific.net/ssp.170.276

Crystal Growth, Structure, and Incoherent Metallic Behaviour of FeCrAs

2011· article· en· W2096918096 sur OpenAlexaff
Wen Long Wu, A. McCollam, I. P. Swainson, S. R. Julian

Notice bibliographique

RevueDiffusion and defect data, solid state data. Part B, Solid state phenomena/Solid state phenomena · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueIron-based superconductors research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondensed matter physicsMaterials scienceFerromagnetismSuperconductivityElectrical resistivity and conductivitySaturation (graph theory)HysteresisMetalMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing interest in a possible connection between incoherent metallic conduction and high temperature superconductivity, that is exemplified by the behaviour of the parent compounds of the new iron-pnictide high-temperature superconductors. We have recently discovered very incoherent behaviour in the non-superconducting arsenide, FeCrAs. This material shows a non-metallic resistivity that rises with decreasing temperature without saturation or a gap, over three decades of temperature, from 80 mK to 800 K. We briefly review this behaviour, and address the question of disorder: how to test for the presence of disorder in a system where the scattering rate inferred from the resistivity is highly abnormal, and how to produce single crystals with low levels of disorder. Our discussion will focus on magnetic properties. FeCrAs is a partly frustrated magnetic system with a Nèel temperature TN that depends on sample quality, a sample-dependent spin freezing temperature TF < TN, and magnetic hysteresis that depends strongly on preparation conditions due to ferromagnetic minority phases in disordered samples.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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