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Enregistrement W3096343204 · doi:10.1103/physrevb.102.140408

Anomalous Kerr effect in <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mi>SrRuO</mml:mi><mml:mn>3</mml:mn></mml:msub></mml:math> thin films

2020· article· lv· W3096343204 sur OpenAlexafffund
F. Michael Bartram, Sopheak Sorn, Zhuolu Li, Kyle Hwangbo, Shengchun Shen, Felix Frontini, Liqun He, Pu Yu, Arun Paramekanti, Luyi Yang

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2020
Typearticle
Languelv
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Condensed Matter Physics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaBeijing Innovation Center for Future ChipTsinghua UniversityCanada Research Chairs
Mots-clésMagnetizationCondensed matter physicsKerr effectSkyrmionPhysicsElectrical resistivity and conductivityField (mathematics)Magnetic fieldQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the magneto-optical Kerr effect (MOKE) in ${\mathrm{SrRuO}}_{3}$ thin films, uncovering wide regimes of wavelength, temperature, and magnetic field where the Kerr rotation is not simply proportional to the magnetization but instead displays two-component behavior. One component of the MOKE signal tracks the average magnetization, while the second ``anomalous'' component bears a resemblance to anomalies in the Hall resistivity which have been previously reported in skyrmion materials. We present a theory showing that the MOKE anomalies arise from the nonmonotonic relation between the Kerr angle and the magnetization, when we average over magnetic domains which proliferate near the coercive field. Our results suggest that inhomogeneous domain formation, rather than skyrmions, may provide a common origin for the observed MOKE and Hall resistivity anomalies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,011

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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