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Enregistrement W4405987155 · doi:10.1139/cjp-2024-0158

Structural, magnetic, and magneto-optical properties of Ni/Rh(001) ultrathin films: theoretical study

2025· article· en· W4405987155 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamed Bensebaa, Mebarek Boukelkoul, Hadjer Laraba, Toufik Aliouane

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsMagneto opticalCondensed matter physicsMagnetoMagnetic fieldQuantum mechanicsMagnet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrathin films exhibit unique properties due to strong interfacial effects, making them highly promising for a wide range of technological applications. This study presents a comprehensive theoretical investigation of Ni n /Rh(001) ultrathin films, grown by pseudomorphic epitaxy, using density functional theory within a spin-polarized relativistic framework (spin-polarized relativistic linear muffin-tin orbitals and atomic sphere approximation). Our calculations reveal that the nickel layers adopt a body-centered tetragonal structure on the rhodium substrate in the [001] direction, characterized by a tetragonality ratio of c/ a = 1.18, which significantly affects the magnetic and structural properties of the system. We found that Ni layers exhibit increased magnetic moments compared to bulk Ni, with intra- and inter-plane ferromagnetic coupling. Additionally, the rhodium last layer shows an induced magnetic moment due to hybridization with nickel atoms, with significant variations across layers. Furthermore, we analyzed the polar magneto-optical Kerr effect spectra, identifying specific interband transitions responsible for the observed Kerr rotations. These results provide critical insights into the correlation between structure, magnetism, and magneto-optical properties in ultrathin films, demonstrating their potential for applications in data storage, spintronic, and biosensing technologies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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