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Enregistrement W3049421389 · doi:10.1103/physrevb.102.165125

Superconductivity in <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>La</mml:mi></mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>Ni</mml:mi></mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub><mml:mi>In</mml:mi></mml:math>

2020· article· lv· W3049421389 sur OpenAlexafffund
Jannis Maiwald, I. I. Mazin, A. Gurevich, M. C. Aronson

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2020
Typearticle
Languelv
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRare-earth and actinide compounds
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNational Science Foundation
Mots-clésSuperconductivityCondensed matter physicsElectrical resistivity and conductivityMagnetismFerromagnetismSpecific heatMaterials sciencePhysicsCrystallographyChemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report here the properties of single crystals of ${\mathrm{La}}_{2}{\mathrm{Ni}}_{2}\mathrm{In}$. Electrical resistivity and specific heat measurements concur with the results of density functional theory calculations, finding that ${\mathrm{La}}_{2}{\mathrm{Ni}}_{2}\mathrm{In}$ is a weakly correlated metal, where the Ni magnetism is almost completely quenched, leaving only a weak Stoner enhancement of the density of states. Superconductivity is observed at temperatures below 0.9 K. A detailed analysis of the field and temperature dependencies of the resistivity, magnetic susceptibility, and specific heat at the lowest temperatures reveals that ${\mathrm{La}}_{2}{\mathrm{Ni}}_{2}\mathrm{In}$ is a dirty type-II superconductor with likely $s$-wave gap symmetry. Nanoclusters of ferromagnetic inclusions significantly affect the subgap states resulting in a nonexponential temperature dependence of the specific heat $C(T)$ at $T\ensuremath{\ll}{T}_{c}$.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,006
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5940,008

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,257 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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