Large spontaneous magneto-thermoelectric effect in epitaxial thin films of the topological kagome ferromagnet <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mi mathvariant="normal">Fe</mml:mi><mml:mn>3</mml:mn></mml:msub><mml:mi>Sn</mml:mi></mml:mrow></mml:math>
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the anomalous Nernst effect (ANE), a novel technique to convert heat into electricity utilizing the magnetic and topological properties of materials. Unlike the Seebeck effect, ANE employs established thin-film technology to develop practical thermoelectric devices. We have successfully fabricated high-quality (0001)-oriented epitaxial films of the topological kagome ferromagnet Fe${}_{3}$Sn and characterized their thermoelectric properties. These films exhibit a large ``zero-field'' ANE signal of ~3 \textmu{}V/K at room temperature due to large magneto-crystalline anisotropy as well as the shape anisotropy for in-plane magnetization arrangements, making them ideal for applications such as heat flux sensors and energy harvesters. This breakthrough in utilizing Fe${}_{3}$Sn films not only advances the understanding of ANE in topological magnets but also paves the way for the design of high-performance thermoelectric devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».