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Enregistrement W3087199735 · doi:10.1039/d0ra05522k

Magnetic and spectroscopic properties of Ni–Zn–Al ferrite spinel: from the nanoscale to microscale

2020· article· en· W3087199735 sur OpenAlexaff
J. Massoudi, M. Smari, K. Nouri, E. Dhahri, K. Khirouni, Sylvain Bertaina, Lotfi Bessais, E.K. Hlil

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Synthesis of Ferrites
Établissements canadiensCegep de Saint Jerome
Organismes subventionnairesMinistère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique
Mots-clésMaterials scienceCrystalliteRaman spectroscopySpinelAnalytical Chemistry (journal)Zinc ferriteFourier transform infrared spectroscopyMagnetizationAnnealing (glass)Particle sizeNanoparticleCurie temperatureFerrite (magnet)Chemical engineeringNanotechnologyFerromagnetismCondensed matter physicsComposite materialMetallurgyChemistryPhysical chemistryMagnetic fieldOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) spinel structure. Using FTIR spectra, the elastic and thermodynamic properties were estimated. It was observed that the particle size had a pronounced effect on elastic and thermodynamic properties. Magnetic measurements were performed up to 700 K. The prepared ferrite samples present the highest Curie temperature, which decreases with increasing particle size and which is consistent with finite-size scaling. The thickness of the surface shell of about 1 nm was estimated from size-dependent magnetization measurements using the core-shell model. Besides, spin resonance, magnetostriction, temperature coefficient of resistance (TCR), and electrical resistivity properties have been scientifically studied and appear to be different according to their size. The optical properties of synthesized NZFAO nanoparticles were investigated, and the differences caused by the particle sizes are discussed on the basis of the phonon confinement effect. This effect was also inspected by the Raman analysis. Tuning of the physical properties suggests that the Ni-Zn-Al ferrite samples may be promising for multifunctional diverse 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 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations302
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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