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Enregistrement W4391878740 · doi:10.1103/physrevmaterials.8.024407

Insights into <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>ε</mml:mi><mml:mtext>−</mml:mtext><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>Fe</mml:mi></mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub><mml:msub><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">O</mml:mi></mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn></mml:msub></mml:math> interactions via Cr doping

2024· article· lv· W4391878740 sur OpenAlexafffund
Rachel Nickel, Cheng‐Jun Sun, Debora Meira, Padraic Shafer, J. van Lierop

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Materials · 2024
Typearticle
Languelv
DomaineMaterials Science
ThématiqueMultiferroics and related materials
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Manitoba
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationU.S. Department of Energy
Mots-clésCrystallographyFerrimagnetismPhysicsDopingMaterials scienceCoupling (piping)Condensed matter physicsMagnetizationChemistryQuantum mechanicsMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovative materials, particularly multiferroics, have the potential to transform technology. Full optimization of their usage will require an in-depth understanding of the underlying electronic and magnetic interactions. One such material is $\ensuremath{\epsilon}\text{\ensuremath{-}}{\mathrm{Fe}}_{2}{\mathrm{O}}_{3}$. However, because this hard ferrimagnet with strong magnetoelectric coupling is composed of only ${\mathrm{Fe}}^{3+}$, distinguishing the role of the various sites is incredibly challenging. To overcome this challenge, ${\mathrm{Cr}}^{3+}$ ions were doped into the ${\mathrm{DO}}_{h1}$ sites of $\ensuremath{\epsilon}\text{\ensuremath{-}}{\mathrm{Fe}}_{2}{\mathrm{O}}_{3}$ nanoparticles, effectively creating electron deficient defects. The $\ensuremath{\epsilon}$-(${\mathrm{Fe}}_{1\ensuremath{-}x}{\mathrm{Cr}}_{x}{)}_{2}{\mathrm{O}}_{3}$ ($x=0.01$ to 0.12) nanoparticles have reduced ${\ensuremath{\mu}}_{0}{H}_{C}(T)$ and ${M}_{S}(T)$ as the Cr concentration increases. The impact of Cr doping on the local electronic and magnetic structure is characterized. At 10 K, subtle changes are measured, with the ${\mathrm{T}}_{d}$ site electrons becoming increasingly localized as the concentration of electron-deficient ${\mathrm{DO}}_{h1}$ sites increases. Far more dramatic changes occur at 300 K, when the ${\mathrm{T}}_{d}$ site of the $\ensuremath{\epsilon}$-(${\mathrm{Fe}}_{1\ensuremath{-}x}{\mathrm{Cr}}_{x}{)}_{2}{\mathrm{O}}_{3}$ splits into two distinct local environments with ${\mathrm{Fe}}^{2+}$ and ${\mathrm{Fe}}^{4+}$ character. The nature of this splitting suggests that dynamic electron interactions play a significant role in $\ensuremath{\epsilon}\text{\ensuremath{-}}{\mathrm{Fe}}_{2}{\mathrm{O}}_{3}$'s magnetic anisotropy and magnetoelectric properties.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1640,064

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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