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Enregistrement W2317537083 · doi:10.1103/physrevb.87.014427

Mapping the domain wall pinning profile by stochastic imaging reconstruction

2013· article· en· W2317537083 sur OpenAlexaff
Wanjun Jiang, Yabin Fan, Pramey Upadhyaya, Murong Lang, Minsheng Wang, Li‐Te Chang, Kin Wong, Jianshi Tang, M. Lewis, Jing Zhao, Liang He, Xufeng Kou, Caifu Zeng, Xuezhi Zhou, Robert N. Schwartz, Kang L. Wang

Notice bibliographique

RevuePhysical Review B · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpintronicsCondensed matter physicsYttrium iron garnetMaterials scienceDomain wall (magnetism)MicroscopyPinning forceDomain (mathematical analysis)Field (mathematics)YttriumMagnetic domainFerromagnetismMagnetic fieldPhysicsOpticsMagnetizationCritical currentQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polar magneto-optical Kerr effect microscopy and subsequent stochastic imaging reconstruction have been used to map out the distinct pinning profiles of randomly distributed intrinsic defects (pointlike/linelike), as well as their dependence on the external magnetic field in 2-\ensuremath{\mu}m-thick yttrium iron garnet films. A comparison of the pinning profiles produced by these intrinsic defects and the extrinsic defects (made by focused ion beam lithography) has also been made. In addition, we have found a linear dependence of the pinning potentials on the depths of the fabricated pointlike defects. Our observations should provide a fundamental understanding of the role of defects in domain wall spintronics.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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