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Enregistrement W2614636447 · doi:10.1039/c7nr01541k

Epitaxial magnetite nanorods with enhanced room temperature magnetic anisotropy

2017· article· en· W2614636447 sur OpenAlexaff
Sayan Chandra, Raja Das, Vijaysankar Kalappattil, Tatiana Eggers, Cătălin Harnagea, Riad Nechache, Manh‐Huong Phan, H. Srikanth

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMultiferroics and related materials
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesOffice of Science
Mots-clésNanorodSpintronicsMaterials scienceMagnetic anisotropyCondensed matter physicsEpitaxyMagnetometerAnisotropyMagnetic force microscopeMagnetizationRemanenceMagnetic domainSubstrate (aquarium)MagnetiteSingle domainFerromagnetismNanotechnologyMagnetic fieldLayer (electronics)OpticsPhysicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanostructured magnetic materials with well-defined magnetic anisotropy are very promising as building blocks in spintronic devices that operate at room temperature. Here we demonstrate the epitaxial growth of highly oriented Fe3O4 nanorods on a SrTiO3 substrate by hydrothermal synthesis without the use of a seed layer. The epitaxial nanorods showed biaxial magnetic anisotropy with an order of magnitude difference between the anisotropy field values of the easy and hard axes. Using a combination of conventional magnetometry, transverse susceptibility, magnetic force microscopy (MFM) and magneto-optic Kerr effect (MOKE) measurements, we investigate magnetic behavior such as temperature dependent magnetization and anisotropy, along with room temperature magnetic domain formation and its switching. The interplay of epitaxy and enhanced magnetic anisotropy at room temperature, with respect to randomly oriented powder Fe3O4 nanorods, is discussed. The results obtained identify epitaxial nanorods as useful materials for magnetic data storage and spintronic devices that necessitate tunable anisotropic properties with sharp magnetic switching phenomena.

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 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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