Magnetic properties of<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>In</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub><mml:msub><mml:mi mathvariant="normal">O</mml:mi><mml:mn>3</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math>containing<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi>Fe</mml:mi><mml:mn>3</mml:mn></mml:msub><mml:msub><mml:mi mathvariant="normal">O</mml:mi><mml:mn>4</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math>nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Films of Fe-doped ${\mathrm{In}}_{2}{\mathrm{O}}_{3}$ that were deliberately fabricated so they contained ${\mathrm{Fe}}_{3}{\mathrm{O}}_{4}$ nanoparticles were deposited on sapphire substrates by pulsed laser deposition at low oxygen pressure. The concentration of Fe was varied between 1% and 5%, and the effect of including 5% of Sn and vacuum annealing were also investigated. Structural analysis indicated a high concentration of ${\mathrm{Fe}}_{3}{\mathrm{O}}_{4}$ nanoparticles that caused substantial values of the coercive field at room temperature. Transport measurements indicated that the films were metallic, and an anomalous Hall effect was observed for the sample with 5% of Fe. The concentration of nanoparticles was reduced dramatically by the inclusion of 5% of Sn. Magnetic circular dichroism spectra taken in field and at remanence were analyzed to show that the samples had a magnetically polarized defect band located below the conduction band as well as magnetic ${\mathrm{Fe}}_{3}{\mathrm{O}}_{4}$ nanoparticles. The signal from the defect states near the band edge was enhanced by increasing the number of carriers by either including Sn or by annealing in vacuum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».