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Enregistrement W3036506001 · doi:10.1039/d0nr03391j

Multiferroic decorated Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub> monolayer predicted from first principles

2020· article· en· W3036506001 sur OpenAlexaff
Jing Shang, Chun Li, Xiao Tang, Aijun Du, Ting Liao, Yuantong Gu, Yandong Ma, Liangzhi Kou, Changfeng Chen

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMultiferroics and related materials
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMultiferroicsFerroelectricityMaterials scienceMonolayerCondensed matter physicsNanoscopic scaleFerromagnetismDistortion (music)NanotechnologyEngineering physicsPhysicsOptoelectronicsDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two-dimensional (2D) multiferroics exhibit cross-control capacity between magnetic and electric responses in a reduced spatial domain, making them well suited for next-generation nanoscale devices; however, progress has been slow in developing materials with required characteristic properties. Here we identify by first-principles calculations robust 2D multiferroic behaviors in decorated Fe2O3 monolayers, showcasing Li@Fe2O3 as a prototypical case, where ferroelectricity and ferromagnetism stem from the same origin, namely Fe d-orbital splitting induced by the Jahn-Teller distortion and associated crystal field changes. These findings establish strong material phenomena and elucidate the underlying physics mechanism in a family of truly 2D multiferroics that are highly promising for advanced device 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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