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Enregistrement W2998493562 · doi:10.1107/s2052252519016439

Magnetic Guinier law

2019· article· en· W2998493562 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueIUCrJ · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of TorontoFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésMagnetizationFerromagnetismNeutron scatteringScatteringMagnetic anisotropyNanocrystalline materialMagnetic nanoparticlesRADIUSMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small-angle scattering of X-rays and neutrons is a routine method for the determination of nanoparticle sizes. The so-called Guinier law represents the low-q approximation for the small-angle scattering curve from an assembly of particles. The Guinier law has originally been derived for nonmagnetic particle-matrix-type systems and it is successfully employed for the estimation of particle sizes in various scientific domains (e.g. soft-matter physics, biology, colloidal chemistry, materials science). An important prerequisite for it to apply is the presence of a discontinuous interface separating particles and matrix. Here, the Guinier law is introduced for the case of magnetic small-angle neutron scattering and its applicability is experimentally demonstrated for the example of nanocrystalline cobalt. It is well known that the magnetic microstructure of nanocrystalline ferromagnets is highly nonuniform on the nanometre length scale and characterized by a spectrum of continuously varying long-wavelength magnetization fluctuations, i.e. these systems do not manifest sharp interfaces in their magnetization profile. The magnetic Guinier radius depends on the applied magnetic field, on the magnetic interactions (exchange, magnetostatics) and on the magnetic anisotropy-field radius, which characterizes the size over which the magnetic anisotropy field is coherently aligned into the same direction. In contrast to the nonmagnetic conventional Guinier law, the magnetic version can be applied to fully dense random-anisotropy-type ferromagnets.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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