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Enregistrement W4394978453 · doi:10.1002/pssa.202400103

Exploration of the Magnetic Properties of ZrCo:Co Bilayer Films: Effects of the Thickness of the Co Layer on the Anisotropy and Magnetic Interaction Parameters

2024· article· en· W4394978453 sur OpenAlexfundno aff
R. Fersi, Dalia Apolo Palarizato

Notice bibliographique

Revuephysica status solidi (a) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties of Alloys
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Universitaire de la FrancophonieMinistry of Higher Education and Scientific Research
Mots-clésBilayerMagnetic anisotropyMaterials scienceLayer (electronics)AnisotropyCondensed matter physicsComposite materialMagnetizationChemistryMagnetic fieldPhysicsMembraneOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of ZrCo:Co films with varying Co layer thicknesses reveals distinctive magnetic properties and behaviors. Despite significant roughness, the films exhibit uniform surfaces and complete crystallization at the nanoscale. Magnetic studies show positive remanence anisotropy, decreased coercivity Hc and remanent magnetization Mr with increasing film thickness, along with a linear correlation between thickness and surface roughness. Exchange interactions between grains and layers influence magnetic properties. Ferromagnetic resonance analysis demonstrates a direct correlation between film thickness and magnetization orientation preference, notably at δCo = 200 nm. These findings underscore the critical role of film thickness in determining microstructural and magnetic properties, offering insights for magnetic device and nanotechnology applications. Understanding these relationships may lead to thickness‐tunable magnetic materials. This study uniquely explores ZrCo:Co films, delving into how their magnetic properties vary with Co layer thickness, revealing novel magnetic behaviors.

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 seuil0,004

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)0,0010,000

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 GPT0,253
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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