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Enregistrement W2209099854 · doi:10.1126/science.aad2449

Torque-mixing magnetic resonance spectroscopy

2015· article· en· W2209099854 sur OpenAlexafffund
Joseph E. Losby, Fatemeh Fani Sani, D. T. Grandmont, M. Belov, Jacob A. J. Burgess, Shawn Compton, Wayne K. Hiebert, D. Vick, Kaveh Mohammad, Elham Salimi, Greg E. Bridges, D. J. Thomson, M. R. Freeman

Notice bibliographique

RevueScience · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of ManitobaNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationNational Institute for NanotechnologyAlberta Innovates - Technology FuturesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésFerromagnetic resonanceMagnetic resonance force microscopyCondensed matter physicsResonance (particle physics)Magnetic momentSpectroscopyMagnetizationMesoscopic physicsNuclear magnetic resonanceMaterials scienceTorquePhysicsMagnetic fieldAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A universal, torque-mixing method for magnetic resonance spectroscopy is presented. In analogy to resonance detection by magnetic induction, the transverse component of a precessing dipole moment can be measured in sensitive broadband spectroscopy, here using a resonant mechanical torque sensor. Unlike induction, the torque amplitude allows equilibrium magnetic properties to be monitored simultaneously with the spin dynamics. Comprehensive electron spin resonance spectra of a single-crystal, mesoscopic yttrium iron garnet disk at room temperature reveal assisted switching between magnetization states and mode-dependent spin resonance interactions with nanoscale surface imperfections. The rich detail allows analysis of even complex three-dimensional spin textures. The flexibility of microelectromechanical and optomechanical devices combined with broad generality and capabilities of torque-mixing magnetic resonance spectroscopy offers great opportunities for development of integrated devices.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,412

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations44
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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