Dumbbell Defects in FeSe Films: A Scanning Tunneling Microscopy and First-Principles Investigation
Notice bibliographique
Résumé
The properties of iron-based superconductors (Fe-SCs) can be varied dramatically with the introduction of dopants and atomic defects. As a pressing example, FeSe, parent phase of the highest-Tc Fe-SC, exhibits prevalent defects with atomic-scale "dumbbell" signatures as imaged by scanning tunneling microscopy (STM). These defects spoil superconductivity when their concentration exceeds 2.5%. Resolving their chemical identity is a prerequisite to applications such as nanoscale patterning of superconducting/nonsuperconducting regions in FeSe as well as fundamental questions such as the mechanism of superconductivity and the path by which the defects destroy it. We use STM and density functional theory to characterize and identify the dumbbell defects. In contrast to previous speculations about Se adsorbates or substitutions, we find that an Fe-site vacancy is the most energetically favorable defect in Se-rich conditions and reproduces our observed STM signature. Our calculations shed light more generally on the nature of Se capping, the removal of Fe vacancies via annealing, and their ordering into a √5 × √5 superstructure in FeSe and related alkali-doped compounds.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».