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Enregistrement W4283315511 · doi:10.1139/cjp-2021-0227

Computational delving into conceivable thermoelectric and spintronic applications of NH<sub>4</sub>AF<sub>3</sub> (A = Fe and Co) ferromagnets

2022· article· en· W4283315511 sur OpenAlexvenueno aff
A. A. Mubarak, Saad Tariq, Farida Hamioud, Bushra Kanwal

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHeusler alloys: electronic and magnetic properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpintronicsFerromagnetismThermoelectric effectIonic bondingCondensed matter physicsMaterials scienceElectronic structureWIEN2kThermoelectric materialsPhysicsThermodynamicsIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this investigation, the structural, mechanical, electronic, magnetic, and thermoelectric properties of fluoroperovskite NH 4 AF 3 (A = Fe and Co) compounds were determined utilizing the WIEN2k code. The structural properties such as tolerance factor, enthalpy, and elastic stability criterion predict that the studied compounds are mechanically and thermodynamically stable. Furthermore, the mechanical properties show that NH 4 FeF 3 is more stretchable and rigid in nature than NH 4 CoF 3 . Interestingly, both compounds exhibit the anisotropic, intermediate type of bonding effect, higher plastic deformation limit, and brittle nature. The high melting temperature of the present compounds indicates the possible usage of these compounds in high-temperature electronic applications. The electronic calculations show that NH 4 FeF 3 and NH 4 CoF 3 are half-metallic and ferromagnetic compounds with a combination of ionic and covalent bonds between the different atoms. The thermoelectric parameters predict that electrons are the main charge carriers for the present compound with p-type character. Our study suggests that these plausible applications of the compounds are very versatile and include heat sensors, spintronic devices, optoelectronic sensors, and magnetic tunnel junction devices.

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 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,596

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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