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Enregistrement W4291804445 · doi:10.1073/pnas.2208016119

Large phonon thermal Hall conductivity in the antiferromagnetic insulator Cu <sub>3</sub> TeO <sub>6</sub>

2022· article· en· W4291804445 sur OpenAlexaff
Lu Chen, Marie-Eve Boulanger, Zhicheng Wang, Fazel Tafti, Louis Taillefer

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Condensed Matter Physics
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchRegroupement Québécois sur les Matériaux de PointeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific Research
Mots-clésCondensed matter physicsAntiferromagnetismPhononFerroelectricityMultiferroicsMaterials scienceHall effectPhysicsElectrical resistivity and conductivityQuantum mechanicsDielectricOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phonons are known to generate a thermal Hall effect in certain insulators, including oxides with rare-earth impurities, quantum paraelectrics, multiferroic materials, and cuprate Mott insulators. In each case, a special feature of the material is presumed relevant for the underlying mechanism that confers chirality to phonons in a magnetic field. A fundamental question is whether a phonon Hall effect is an unusual occurrence—linked to special characteristics such as skew scattering off rare-earth impurities, structural domains, ferroelectricity, or ferromagnetism—or a much more common property of insulators than hitherto believed. To help answer this question, we have turned to a material with none of the previously encountered special features: the cubic antiferromagnet Cu 3 TeO 6 . We find that its thermal Hall conductivity κ xy is among the largest of any insulator so far. We show that this record-high κ xy signal is due to phonons, and it does not require the presence of magnetic order, as it persists above the ordering temperature. We conclude that the phonon Hall effect is likely to be a fairly common property of solids.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations52
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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