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Enregistrement W2748684366 · doi:10.1021/acsami.7b06876

Ferroelectric Phase Transition Induced a Large FMR Tuning in Self-Assembled BaTiO<sub>3</sub>:Y<sub>3</sub>Fe<sub>5</sub>O<sub>12</sub> Multiferroic Composites

2017· article· en· W2748684366 sur OpenAlexafffund
Guohua Dong, Ziyao Zhou, Xu Xue, Yijun Zhang, Bin Peng, Mengmeng Guan, Shishun Zhao, Zhongqiang Hu, Wei Ren, Zuo‐Guang Ye, Ming Liu

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMultiferroics and related materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaState Administration of Foreign Experts AffairsMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNatural Science Foundation of Shaanxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceFerroelectricityMultiferroicsYttrium iron garnetMagnetostrictionFerromagnetic resonanceCondensed matter physicsEpitaxyPhase transitionFerromagnetismPhase (matter)OptoelectronicsComposite materialDielectricMagnetic fieldMagnetization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yttrium iron garnet (YIG) is of great importance in RF/microwave devices for its low loss, low intrinsic damping, and high permeability. Nevertheless, tuning of YIG-based multiferroics is still a challenge due to its near-zero magnetostriction and the difficulty of building epitaxial interface between ferromagnetic garnet and ferroelectric perovskite phases. In this work, the vertically aligned heterostructure of YIG:BTO/STO(001) with local epitaxial interface between BTO and YIG is well-constructed, where the single crystal BTO pillars are embedded in YIG matrix. A large magnetoelectric coupling effect that drives YIG's FMR shift up to 512 and 333 Oe (1-2 order greater than those of all state-of-the-art progresses) is obtained through BTO ferroelectric phase changes induced by temperature variation at 295 and 193 K, correspondingly. This record high magnetoelectric tunability of YIG paves a way toward thermal/electrical tunable YIG 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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