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Enregistrement W3118780195 · doi:10.1063/9.0000106

Simultaneous three-axis torque measurements of micromagnetism

2021· article· en· W3118780195 sur OpenAlexafffund
K. R. Fast, John Thibault, Vincent T. K. Sauer, M. G. Dunsmore, A. Kav, Joseph E. Losby, Erik J. Luber, M. Belov, M. R. Freeman

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensNational Research Council CanadaNational Institute for NanotechnologyUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésTorqueMagnetizationMicromagneticsMagnetic momentMagnetic anisotropyMaterials scienceCondensed matter physicsPhysicsNuclear magnetic resonanceMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements of magnetic torque are most commonly preformed about a single axis or component of torque. Such measurements are very useful for hysteresis measurements of thin film structures in particular, where high shape anisotropy yields a near-proportionality of in-plane magnetic moment and the magnetic torque along the perpendicular in-plane axis. A technique to measure the full magnetic torque vector (three orthogonal torque components) on micro- and nano-scale magnetic materials is introduced. The method is demonstrated using a modified, single-paddle silicon-on-insulator resonant torque sensor. The mechanical compliances to all three orthogonal torque components are maximized by clamping the sensor at a single point. Mechanically-resonant AC torques are driven by an RF field containing a frequency component for each fundamental torsional mode of the device, and the resulting displacements read out through optical position-sensitive detection. Measurements are compared against micromagnetic simulations of mechanical torque to augment the interpretation of the signals. As an application example, simultaneous observations of hysteresis in the net magnetization along with the field-dependent in-plane anisotropy is highly beneficial for studies of exchange bias.

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 candidatesCharge 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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