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Enregistrement W4224237874 · doi:10.1038/s42005-022-00853-y

Tutorial: a beginner’s guide to interpreting magnetic susceptibility data with the Curie-Weiss law

2022· article· en· W4224237874 sur OpenAlexafffund
Sam Mugiraneza, Alannah M. Hallas

Notice bibliographique

RevueCommunications Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Condensed Matter Physics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésMagnetic susceptibilityMagnetismInterpretation (philosophy)ParamagnetismCondensed matter physicsCharacterization (materials science)CurieCurie–Weiss lawPhysicsTheoretical physicsCurie temperatureComputer scienceMaterials scienceNanotechnologyFerromagnetism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Magnetic susceptibility measurements are often the first characterization tool that researchers turn to when beginning to assess the magnetic nature of a newly discovered material. Breakthroughs in instrumentation have made the collection of high quality magnetic susceptibility data more accessible than ever before. However, the analysis of susceptibility data remains a common challenge for newcomers to the field of magnetism. While a comprehensive treatment of the theoretical aspects of magnetism are found in numerous excellent textbooks, there is a gap at the point of practical application. We were inspired by this obstacle to put together this guide to the analysis and interpretation of magnetic susceptibility data, with an emphasis on materials that exhibit Curie-Weiss paramagnetism.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0960,080

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations501
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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