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Enregistrement W2097074951 · doi:10.1002/jemt.20149

Evaluation of sample spin‐polarization from spin‐polarized scanning tunneling spectroscopy experiments

2005· article· en· W2097074951 sur OpenAlexfundno aff
Toyo Kazu Yamada, Amadeo L. Vázquez de Parga, Maarten Bischoff, Teruyasu Mizoguchi, H. van Kempen

Notice bibliographique

RevueMicroscopy Research and Technique · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinisterio de Economía y CompetitividadQueen's UniversityNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekStichting voor Fundamenteel Onderzoek der Materie
Mots-clésScanning tunneling microscopeCondensed matter physicsSpin polarized scanning tunneling microscopyScanning tunneling spectroscopyTetragonal crystal systemSpin polarizationPolarization (electrochemistry)Materials scienceMagnetizationSpectroscopyScanning probe microscopyAntiferromagnetismChemistryCrystallographyNanotechnologyPhysicsCrystal structureMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spin-polarized scanning tunneling microscopy has produced a great amount of images presenting magnetic contrast between different magnetic domains with an unsurpassed spatial resolution but getting values like the surface polarization has proven to be a difficult task. We will discuss in detail how to extract this information for the case of manganese layers grown on Fe(001) whiskers. Mn layers adopt a body-centered-tetragonal (bct) structure when they are grown on the Fe(001) surface at room temperature. The Mn layers show an antiferromagnetic coupling between the layers. Comparing our spin-polarized scanning tunneling spectra measured with Fe-coated W tips with spin-resolved band structure calculations, we are able to find the value of the sample surface polarization. Also discussed is a method to change the tip magnetization. Finally, the magnetic structure around a screw dislocation on the surface is reviewed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations12
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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