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Enregistrement W4401636822 · doi:10.1063/5.0219659

Influence of chemical substitution and sintering temperature on the structural, magnetic, and magnetocaloric properties of La1−<i>x</i>Sr<i>x</i>Mn1−<i>y</i>Fe<i>y</i>O3

2024· article· en· W4401636822 sur OpenAlexafffund
N. Brahiti, M. Ballı, M. Abbasi Eskandari, A. El Boukili, 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 technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundUniversité de Sherbrooke
Mots-clésMagnetic refrigerationCurie temperatureSinteringMaterials scienceManganiteFerromagnetismAtmospheric temperature rangeParamagnetismCondensed matter physicsMagnetizationTransition temperatureThermodynamicsMetallurgyMagnetic fieldSuperconductivityPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of sintering temperature (Ts) and chemical substitution on the structural and magnetic properties of manganite compounds La1−xSrxMn1−yFeyO3(0.025≤x≤0.7;y=0.01,0.15) are explored in a search to optimize their magnetocaloric properties around room temperature. A ferromagnetic (FM) to paramagnetic (PM) phase transition is observed at a Curie temperature Tc that can be controlled to approach room temperature by Sr and Fe substitution, but also by adjusting the sintering temperature Ts. Accordingly, the magnetic entropy change (−ΔSM) quantifying the magnetocaloric effect (MCE) presents a peak at or close to Tc that shifts and broadens with both Sr and Fe doping and is further tuned with sintering temperature. Altogether, we show that it is possible to adjust the strength and dominance of the ferromagnetic coupling in these ceramics, but also using disorder as a tool to broaden and adjust the temperature range with a significant magnetic entropy change.

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 enseignants0,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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