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Enregistrement W3017268704 · doi:10.1063/1.5143229

[(FeCoB/Ru/FeCoB)/ZnO]n superlattice multilayer: A real optical mode ferromagnetic resonance thick-film

2020· article· en· W3017268704 sur OpenAlexaff
Honglei Du, Qian Xue, Shandong Li, Guo‐Xing Miao, Xian‐Ming Chu, Youyong Dai, Meijie Yu, Guoxia Zhao, Shishen Yan

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China-Yunnan Joint FundNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSuperlatticeMaterials scienceFerromagnetic resonanceAntiferromagnetismFerromagnetismStackingResonance (particle physics)Condensed matter physicsOptoelectronicsNuclear magnetic resonanceMagnetic fieldMagnetization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pure optical mode (OM) resonance with ultrahigh resonance frequency (frO) and permeability μ at zero bias field was observed in 50-nm FeCoB/Ru/FeCoB sandwich trilayers due to the presence of strong antiferromagnetic interlayer exchange coupling. However, the necessary thickness for creating practical microwave devices cannot be readily achieved by increasing the FeCoB layer thickness or stacking FeCoB/Ru units due to dramatically deteriorated high-frequency performance. In this study, several 50-nm FeCoB/Ru/FeCoB OM units were stacked to form a superlattice structure, with 10-nm ZnO insulator spacers separating the units. It is interesting that the superlattice multilayers not only retain excellent high-frequency OM resonance performance comparable to the single OM unit but also increase the effective magnetic film thickness by a factor of 5. This can be attributed to the positive superposition of the almost identical OM units as well as the effective decoupling between them by thick ZnO spacers. This study provides a promising way to fabricate thicker films while still maintaining excellent OM resonance performance.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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