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Enregistrement W2980357735 · doi:10.1073/pnas.1910490116

Carrier localization in perovskite nickelates from oxygen vacancies

2019· article· en· W2980357735 sur OpenAlexaff
Michele Kotiuga, Zhen Zhang, Jiarui Li, Fanny Rodolakis, Hua Zhou, Ronny Sutarto, Feizhou He, Qi Wang, Yifei Sun, Ying Wang, Neda Alsadat Aghamiri, Steven Bennett Hancock, Leonid P. Rokhinson, D. P. Landau, Yohannes Abate, J. W. Freeland, Riccardo Comin, Shriram Ramanathan, Karin M. Rabe

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic and transport properties of perovskites and related materials
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeAir Force Office of Scientific ResearchOffice of Naval ResearchU.S. NavyU.S. ArmyU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPerovskite (structure)OxygenMaterials scienceCondensed matter physicsBusinessPhysicsChemistryCrystallographyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Oxygen vacancies and their associated electrons, ubiquitous in oxide materials, can lead to emergent phenomena. Control of these vacancies allows the manipulation and exploitation of such properties. Using an ultralow oxygen partial pressure environment, we are able to systematically control the oxygen vacancy concentration in thin films of rare-earth nickelates. We find that oxygen vacancies lead to strong carrier localization arising from Ni valence reduction to 2+, resulting in an increase of room-temperature electrical resistivity by several orders of magnitude while maintaining the perovskite structure throughout. The oxygen vacancies can be redistributed by electric fields, leading to analog resistance behavior.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations121
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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