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Enregistrement W4399722552 · doi:10.1088/1361-648x/ad5923

Collective spin waves in RKKY interlayer-coupled Ni<sub>80</sub>Fe<sub>20</sub>/Ru/Ni<sub>80</sub>Fe<sub>20</sub> nanowire arrays

2024· article· en· W4399722552 sur OpenAlexafffund
A. O. Adeyeye, Bushra Hussain, M. G. Cottam, G. Gubbiotti

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Condensed Matter · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionRoyal Society
Mots-clésRKKY interactionCondensed matter physicsSpin waveSpin (aerodynamics)PhysicsMaterials scienceFerromagnetismThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report on a comprehensive investigation of collective spin waves in Ruderman–Kittel–Kasuya–Yosida (RKKY) interlayer-coupled Ni 80 Fe 20 (10 nm)/Ru(1.0 nm)/ Ni 80 Fe 20 (10 nm) nanowire (NW) arrays. We employed Brillouin light scattering to probe the field- and wavevector-dependences of the spin-wave frequency spectra. The acquired data were subsequently analyzed and interpreted within the framework of a microscopic Hamiltonian-based method, enabling a detailed understanding of the observed spin-wave behavior. We observed the propagation of Bloch-type collective spin waves within the arrays, characterized by distinct magnonic bandwidths that stem from the combined influence of RKKY interlayer and inter-NW dynamical dipolar interactions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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'admission2
Résumé présentoui

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