Enhancement of spin pumping damping in ferromagnet/CoPt structures (Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
Spin-pumping is the phenomenon by which a pure spin current can be injected into a non-magnetic metal from an adjacent ferromagnet. Spin-pumping into Pt is of great interest since Pt exhibits large inverse spin Hall effect. However, Pt limits the efficiency of spin-pumping due to spin-memory loss at the ferromagnet/Pt interface. By alloying Pt with Co we saw a large enhancement in magnetic damping suggesting a significant increase in spin-pumping efficiency. Analyzing the damping results of ferromagnet/CoPt using spin-pumping model yields to an increase in the spin-mixing parameter by a factor of 4 as compared to ferromagnet/Pt. The enhancement in damping cannot be explained by an increase in the interface spin-memory effect since the spin-diffusion length in CoPt is increased by a factor of 2 as compared to pure Pt. An additional potential source of spin-pumping-like interface damping could be originating form the proximity effect. It is found that proximity effect at the ferromagnet/CoPt interface induces a long-range magnetic moment in CoPt, up to 6nm. Proximity effect can also lead to an increase in fluctuating moment in CoPt, which can then enhance the transfer of magnetic momentum from the ferromagnet to CoPt. In this case, effective spin-pumping parameter will depend on the interaction of spin-correlated clusters in CoPt with the adjacent ferromagnet. This is different from the typically used spin-pumping model where the loss of magnetic moment is mediated by the independent normal-metal electrons reflected at the spin-dependent electron potential at the ferromagnet/normal metal interface.
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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) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».