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Enregistrement W2971134373 · doi:10.14288/1.0371003

The excess of dephasing rate in the gas annealed CVD graphene

2018· article· en· W2971134373 sur OpenAlexaff
Hyungki Shin

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDephasingGrapheneMaterials scienceNanotechnologyChemistryPhysicsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene was expected to prove useful in the field of spintronics because a long spin relaxation time (few micro second) was theoretically expected. However, experimental results using exfoliated graphene have shown that the spin relaxation time is a few orders of magnitude less than the theoretical prediction. It was discovered that the reason for this unexpected shorter spin relaxation time is the presence of magnetic moments on graphene and magnetic moments exist on most forms of graphene. Many theoretical articles expected these magnetic moments to arise due to graphene defects. However, it is not experimentally clear where and how they arise. To answer where and how, we investigates it with dephasing rate (phase relaxation rate) monitored via weak localization on graphene, grown by chemical vapour deposition (CVD graphene). The experiments are performed on field-effect devices made from CVD graphene on various substrates under perpendicularly applied magnetic fields at 4.2 K. The samples are thermally annealed under various conditions, which is a commonplace technique used to clean the surface of graphene. Only the gas annealing induces the additional source of dephasing rate on CVD graphene. However, this could not be seen in before-annealed samples and vacuum annealed samples. Additional experiment confirms that this additional source on gas annealed sample has the magnetic property. The result on this thesis can help answer the origin of magnetic moments on graphene.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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