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Enregistrement W4293085760 · doi:10.1103/physrevresearch.4.013222

Antiferromagnetism mediated by heavy electrons: High-order RKKY

2022· article· en· W4293085760 sur OpenAlexfundno aff
Mi Jiang, J. Custers, Wenxin Ding

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRare-earth and actinide compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsSoochow UniversityStewart Blusson Quantum Matter Institute, University of British ColumbiaAnhui UniversityNatural Science Foundation of Anhui ProvinceGrantová Agentura České RepublikyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectronAntiferromagnetismHeavy fermionRKKY interactionPhysicsCondensed matter physicsOrder (exchange)Spin (aerodynamics)Nuclear physicsSuperconductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Can the antiferromagnetic (AF) order be induced via the local moments' hybridization with the heavy electrons instead of conduction electrons? We address this intriguingly fundamental question via a prototypical model to describe the interplay between local moments and heavy electrons. We discover that the AF order can be mediated via the heavy electrons through the mechanism of the high-order Ruderman-Kittel-Kasuya-Yosida (RKKY) interaction. Moreover, our analysis employing a slave-spin representation uncovers that the heavy electron band can enhance the RKKY interaction of local moments (despiteits high-order nature) via enlarging its effective mass. The potential relevance to the heavy fermion compound ${\mathrm{Ce}}_{3}(\mathrm{Pt}/\mathrm{Pd}){\mathrm{In}}_{11}$ is also discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 GPT0,374
Écart entre enseignants0,344 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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