Tunable magnetization and damping of sputter-deposited, exchange coupled Py|Fe bilayers
Notice bibliographique
Résumé
)|Fe and Fe|Py bilayers, prepared by sputter-deposition on an amorphous 3 nm Ta seed layer. FMR measurements are performed on varying thicknesses of the individual Py and Fe layers while keeping the total bilayer structure thickness fixed. When Fe is grown directly on Ta, there is large magnetic inhomogeneity and damping. However, when a Py layer is deposited between Fe and Ta, both the magnetic inhomogeneity and damping significantly decrease even if Fe is covered by Ta. The intrinsic damping of the Ta|Py|Fe film can be further lowered by increasing the Fe to Py ratio. SQUID measurements show a linear increase in saturation magnetization with increasing ratio of Fe to Py. A combination of in-plane and out-of-plane X-ray diffraction measurements show that Py is textured along the 〈111〉 directions and Fe is textured along the 〈110〉, with Fe texture significantly improving if it is deposited on Ta|Py instead of Ta. By improving the texture of Fe by introducing a thin Py layer between Fe and Ta, one can grow Fe thin films with zero in-plane anisotropy, tunable magnetic moment, and low magnetic damping, approaching that of the best single crystal Fe.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».