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Enregistrement W2519374811 · doi:10.1038/srep33349

Engineering optical mode ferromagnetic resonance in FeCoB films with ultrathin Ru insertion

2016· article· en· W2519374811 sur OpenAlexafffund
Shandong Li, Cuiling Wang, Xian‐Ming Chu, Guo‐Xing Miao, Qian Xue, Wenqin Zou, Meimei Liu, Jie Xu, Qiang Li, Youyong Dai, Shishen Yan, Shishou Kang, Yun‐Ze Long, Yueguang Lü

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFerromagnetic resonanceMaterials scienceFerromagnetismAnisotropyCondensed matter physicsMicrowaveResonance (particle physics)Mode (computer interface)Magnetic anisotropyMagnetic fieldOptoelectronicsNuclear magnetic resonanceOpticsTelecommunicationsPhysicsMagnetizationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ferromagnetic resonance (FMR) in soft magnetic films (SMFs) to a large extent determines the maximum working frequency of magnetic devices. The FMR frequency (fr) in an optical mode is usually much higher than that in the corresponding acoustic mode for exchange coupled ferromagnet/nonmagnet/ferromagnet (FM/NM/FM) trilayers. In this study, we prepared a 50 nm FeCoB film with uniaxial magnetic anisotropy (UMA), showing a high acoustic mode fr of 4.17 GHz. When an ultrathin Ru spacer was inserted in the very middle of the UMA-FeCoB film, the zero-field FMR was abruptly switched from an acoustic mode to an optical one with fr dramatically enhanced from 4.17 GHz to 11.32 GHz. Furthermore, the FMR mode can be readily tuned to optical mode only, acoustic mode only, or double mode by simply varying the applied filed, which provides a flexible way to design multi-band microwave 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,788

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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