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Enregistrement W3210425659 · doi:10.1063/5.0066252

Detecting topological phase transitions in cadmium arsenide films via the transverse magnetoresistance

2021· article· en· W3210425659 sur OpenAlexaff
Omor Shoron, David Kealhofer, Manik Goyal, Timo Schumann, A. A. Burkov, Susanne Stemmer

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTopological Materials and Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard UniversityBasic Energy SciencesDivision of Materials ResearchU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésMagnetoresistanceTopology (electrical circuits)Weak localizationDirac fermionCondensed matter physicsTopological insulatorPhysicsGapless playbackDirac (video compression format)FermionSemimetalMassless particleQuantum mechanicsBand gapMagnetic fieldMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topological protection against localization causes electrical transport phenomena in disordered topological materials to differ from those in topologically trivial systems. For example, a transition between a regime of weak localization to one of weak antilocalization can occur in systems such as topological insulators and topological semimetals when an external potential is applied across the system. Here, we report on the transverse magnetoresistance of thin films of cadmium arsenide, a topologically nontrivial, as we tune the electronic states and the Fermi level. We show that the appearance of weak localization and weak antilocalization sensitively reflects the relative contributions of multiple transport channels involving both gapless (massless) and gapped (massive) Dirac fermion states present in these films. The data are consistent with expectations of the different topological states of these films. Weak (anti-)localization phenomena can, therefore, serve as a probe of the types of Dirac fermions present in topological semimetals.

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 enseignants0,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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