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Enregistrement W2324249937 · doi:10.1021/la5039206

Spontaneously Formed Interfacial Metal Silicates and Their Effect on the Magnetism of Superparamagnetic FeCo/SiO<sub>2</sub>Core/Shell Nanoparticles

2015· article· en· W2324249937 sur OpenAlexafffund
R. D. Desautels, Michael P. Rowe, Michael Jones, Amanda Whallen, J. van Lierop

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationToyota USA
Mots-clésSuperparamagnetismX-ray photoelectron spectroscopyMagnetismMaterials scienceNanoparticleX-ray absorption spectroscopyNanomaterialsSilicateMetalAbsorption spectroscopyShell (structure)Nanoscopic scaleChemical engineeringChemical physicsNanotechnologyMagnetizationChemistryCondensed matter physicsMetallurgyMagnetic fieldComposite materialOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of superparamagnetic core/shell nanoparticles into devices and other nanoscale technological applications requires a detailed understanding of how the intimate contact between core and shell nanophases affects the magnetism. We report how, for single-domain FeCo nanoparticles, an FeCo phase unique to the nanoscale with silica shells of increasing thicknesses spontaneously formed interfacial metal silicates between the core and shell (such as Fe2SiO4 and Co2SiO4) and altered the overall magnetism of the nanomaterial significantly. The influence of this previously overlooked phenomenon on magnetic properties is reported. Evidence of these metal silicate interfacial layers was observed by X-ray absorption spectroscopy (XAS) collected over the L3,2 absorption edges of Fe and X-ray photoelectron spectra (XPS) collected over the 2p transitions of Fe and Co. Through the correlation of magnetometry and XPS data, the evolution of nanoparticle magnetic anisotropy is shown to increase with the metal silicate.

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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,614

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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