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Enregistrement W3024444669 · doi:10.1021/acsomega.0c00279

Anisotropic Magnetic Resonance in Random Nanocrystal Quantum Dot Ensembles

2020· article· en· W3024444669 sur OpenAlexfundno aff
A. J. Almeida, Ayaskanta Sahu, David J. Norris, G. N. Kakazeı̆, Haripriya Kannan, Martin S. Brandt, M. Stutzmann, Rui N. Pereira

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchUniversidade do PortoEidgenössische Technische Hochschule ZürichFundação Calouste GulbenkianUniversity of TwenteUniversidade de AveiroYork UniversitySchlumberger FoundationFundação para a Ciência e a TecnologiaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMinisterio de Economía y CompetitividadNational Science Foundation
Mots-clésMagnetic dipoleCondensed matter physicsMagnetic anisotropyDipoleAnisotropyForce between magnetsPhysicsMagnetic momentElectron magnetic dipole momentMagnetic energyMagnetic fieldMagnetizationQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic anisotropy critically determines the utility of magnetic nanocrystals (NCs) in new nanomagnetism technologies. Using angular-dependent electron magnetic resonance (EMR), we observe magnetic anisotropy in isotropically arranged NCs of a nonmagnetic material. We show that the shape of the EMR angular variation can be well described by a simple model that considers magnetic dipole-dipole interactions between dipoles randomly located in the NCs, most likely due to surface dangling bonds. The magnetic anisotropy results from the fact that the energy term arising from the magnetic dipole-dipole interactions between all magnetic moments in the system is dominated by only a few dipole pairs, which always have an anisotropic geometric arrangement. Our work shows that magnetic anisotropy may be a general feature of NC systems containing randomly distributed magnetic dipoles.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,692

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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