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Enregistrement W2995925408 · doi:10.1039/c9nr08634j

Magnetic force fields of isolated small nanoparticle clusters

2019· article· en· W2995925408 sur OpenAlexfundno aff
Cristian Iacoviță, Jérôme Hurst, Giovanni Manfredi, Paul-Antoine Hervieux, Bertrand Donnio, Jean‐Louis Gallani, M. V. Rastei

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Office of Aerospace Research and DevelopmentAir Force Office of Scientific ResearchUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiAutoritatea Natională pentru Cercetare StiintificăCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversité de StrasbourgConsiliului National al Cercetarii Stiintifice din Invatamantul SuperiorAgence Nationale de la RechercheOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésNanoparticleMaterials scienceNanotechnologyMagnetic nanoparticlesMagnetic fieldPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The usage of magnetic nanoparticles (NPs) in applications necessitates a precise mastering of their properties at the single nanoparticle level. There has been a lot of progress in the understanding of the magnetic properties of NPs, but incomparably less when interparticle interactions govern the overall magnetic response. Here, we present a quantitative investigation of magnetic fields generated by small clusters of NPs assembled on a dielectric non-magnetic surface. Structures ranging from individual NPs to fifth-fold particulate clusters are investigated in their magnetization saturation state by magnetic force microscopy and numerical calculations. It is found that the magnetic stray field does not increase proportionally with the number of NPs in the cluster. Both measured and calculated magnetic force fields underline the great importance of the exact spatial arrangement of NPs, shedding light on the magnetic force field distribution of particulate clusters, which is relevant for the quantitative evaluation of their magnetization and perceptibly for many applications.

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)0,000
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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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