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Enregistrement W4400091339 · doi:10.1063/5.0217012

Modeling of magnetic and magnetocaloric properties of polycrystalline La0.85Sr0.15Mn0.99Fe0.01O3 by a mean-field scaling method

2024· article· en· W4400091339 sur OpenAlexafffund
N. Brahiti, M. Ballı, P. Fournier

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic and transport properties of perovskites and related materials
Établissements canadiensRegroupement Québécois sur les Matériaux de PointeInstitut quantiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundUniversité de Sherbrooke
Mots-clésMagnetic refrigerationScalingCondensed matter physicsMagnetic fieldCrystalliteMaterials scienceStatistical physicsField (mathematics)MagnetizationPhysicsMathematicsMetallurgyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic and magnetocaloric properties of La0.85Sr0.15Mn0.99Fe0.01O3 perovskite oxides are investigated in the framework of the mean-field theory with a goal to develop a comprehensive model with parameters that can be used to optimize the caloric performances for cooling applications. Using the experimental magnetic isotherms M(H,T), we estimate and compare the exchange parameter (λ), the saturation magnetization (M0), the total angular momentum (J), and the gyromagnetic factor (g) for two different samples annealed at 1170 and 1250 °C. These parameters are used, in turn, in the simulation of the magnetic and the magnetocaloric properties of these La0.85Sr0.15Mn0.99Fe0.01O3 compounds assuming imperfect samples with compositional and/or magnetic inhomogeneities. For this purpose, a Gaussian distribution of the Curie temperature is assumed. The temperature dependence of the magnetic entropy change, −ΔSM(T), resulting from an applied field variation is simulated for both samples. The selected distribution captures the rounding of the −ΔSM(T) peak at its maximum and its broadening with growth conditions, features that are constantly observed in many bulk polycrystalline compounds.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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