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Enregistrement W4372279749 · doi:10.1103/physrevapplied.19.054022

Surface Ferromagnetism of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"><mml:mrow><mml:mi>Fe</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">O</mml:mi></mml:mrow></mml:math> Nanoparticles Revealed by <i>Operando</i> Magnetoelectrochemical Measurements

2023· article· lv· W4372279749 sur OpenAlexaff
Hengjun Liu, Fangchao Gu, Xiancheng Sang, Yuanyuan Han, Feihu Zou, Zhaohui Li, Yu-Feng Qin, Li Cai, Yuanyuan Pan, Qiang Cao, Guo‐Xing Miao, Qiang Li

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Applied · 2023
Typearticle
Languelv
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesProject of Shandong Province Higher Educational Science and Technology ProgramNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFerromagnetismMagnetometerSpintronicsLithium (medication)Surface (topology)Materials scienceLithium niobateCurie temperatureNanoparticleCondensed matter physicsNanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)PhysicsChemistryOptoelectronicsMathematicsGeometryQuantum mechanicsMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In view of the long-standing controversy over the surface ferromagnetism of $\mathrm{Fe}\mathrm{O}$, we propose to prepare its nanoparticles based on the lithium-battery reaction mechanism and carry out operando magnetometry measurements. This operando magnetoelectrochemical technology allows accurate magnetic detection of electrochemical synthesis products, effectively avoiding various intractable surface reactions during sample transmission processes. Due to the large surface area of nanosized $\mathrm{Fe}\mathrm{O}$, the magnetometry measurements show strong ferromagnetism and a high Curie temperature of 754 K, which can be attributed to surface frustration and the surface-bulk exchange interaction. These critical results confirm the surface ferromagnetism of $\mathrm{Fe}\mathrm{O}$ and provide valuable insights toward the design of spintronic 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 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 seuil0,008

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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