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Enregistrement W3184016808 · doi:10.1038/s41467-021-24725-1

Spin defects in hBN as promising temperature, pressure and magnetic field quantum sensors

2021· article· en· W3184016808 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesCentre of Excellence for Electromaterials Science, Australian Research CouncilDeutsche ForschungsgemeinschaftAsian Office of Aerospace Research and DevelopmentAustralian Research CouncilAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésCondensed matter physicsMagnetic fieldSpin (aerodynamics)Materials scienceBoron nitrideHeterojunctionPhotoluminescenceHexagonal boron nitrideSpin statesBoronGround stateOptoelectronicsNanotechnologyPhysicsAtomic physicsGraphene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Spin defects in solid-state materials are strong candidate systems for quantum information technology and sensing applications. Here we explore in details the recently discovered negatively charged boron vacancies (V B − ) in hexagonal boron nitride (hBN) and demonstrate their use as atomic scale sensors for temperature, magnetic fields and externally applied pressure. These applications are possible due to the high-spin triplet ground state and bright spin-dependent photoluminescence of the V B − . Specifically, we find that the frequency shift in optically detected magnetic resonance measurements is not only sensitive to static magnetic fields, but also to temperature and pressure changes which we relate to crystal lattice parameters. We show that spin-rich hBN films are potentially applicable as intrinsic sensors in heterostructures made of functionalized 2D materials.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,299 · 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