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Enregistrement W4323310670 · doi:10.1103/physrevb.107.125111

<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>IrF</mml:mi></mml:mrow><mml:mn>4</mml:mn></mml:msub></mml:math>: From tetrahedral compass model to topological semimetal

2023· article· lv· W4323310670 sur OpenAlexaff
Chao Shang, Owen Ganter, Niclas Heinsdorf, Stephen M. Winter

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2023
Typearticle
Languelv
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTopological Materials and Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWake Forest University
Mots-clésMagnetismPhysicsHomogeneous spaceTopology (electrical circuits)Condensed matter physicsMachine learningCombinatoricsGeometryComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intersection of topology, symmetry, and magnetism yields a rich structure of possible phases. In this work, we study theoretically the consequences of magnetism on ${\mathrm{IrF}}_{4}$, which was recently identified as a possible candidate topological nodal chain semimetal in the absence of magnetic order. We show that the spin-orbital nature of the Ir moments gives rise to strongly anisotropic magnetic couplings resembling a tetrahedral compass model on a diamond lattice. The predicted magnetic ground state preserves key symmetries protecting the nodal lines, such that they persist into the ordered phase at the mean-field level. The consequences for other symmetry reductions are 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 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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,931

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2780,120

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 GPT0,299
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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