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Enregistrement W4366692098 · doi:10.1142/s0217979224501017

Magneto transport and critical behavior in metastable Fe15Cu85

2023· article· en· W4366692098 sur OpenAlexaff
Sidrah Younus, Faisal Mustafa, M. Egilmez, Mariam Al Awadhi, Wael Abuzaid, Sami El Khatib, Serhat Alagöz, Abdul Hai Alami

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Modern Physics B · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties of Alloys
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAmerican University of Sharjah
Mots-clésMaterials scienceCondensed matter physicsMetastabilityPhase diagramAlloyMagnetoresistanceDiffractionDopingMagnetoPhase (matter)Phase transitionMagnetic fieldThermodynamicsPhysicsMetallurgyOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fe x Cu[Formula: see text] binary alloys attracted much attention owing to their rich magnetic phase diagram and the challenges of achieving single phases in these systems. Despite early efforts put toward studying the physical properties of low-Cu doping in Fe–Cu alloys, a detailed understanding of the magnetic, structural and electrical properties of high Cu doping in Fe–Cu alloys remains not clear. In this report, we use X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy, electrical transport and magnetic measurements to gain more insight into Fe[Formula: see text]Cu[Formula: see text] single-phase alloy system. Experimental findings show that the samples exhibit a second-order phase transition, which is consistent with the classical mean-field model. Moreover, negative magnetoresistance is observed at all temperatures and explained through classical models.

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 enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,330

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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