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Enregistrement W4411376078 · doi:10.1021/acs.nanolett.5c00988

Magnetic Field Switching of Exchange Bias in a Metallic FM/AFM Heterostructure at Room Temperature

2025· article· en· W4411376078 sur OpenAlexaff
Mihiro Asakura, Tomoya Higo, Takumi Matsuo, Shun’ichiro Kurosawa, Ryota Uesugi, Daisuke Nishio‐Hamane, Satoru Nakatsuji

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesJST-Mirai ProgramPrecursory Research for Embryonic Science and TechnologyMurata Science FoundationBasic Energy SciencesJapan Science and Technology AgencyUniversity of TokyoNitto
Mots-clésHeterojunctionMaterials scienceAtomic force microscopyOptoelectronicsExchange biasMetalNanotechnologyMagnetic fieldCondensed matter physicsMagnetizationPhysicsMagnetic anisotropyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exchange bias effect, which causes a shift in the ferromagnetic hysteresis loop due to magnetic coupling with an adjacent antiferromagnetic layer, has been a key area of study for fundamental research and spintronic applications. This effect is known to be static once established through a field cooling procedure and is difficult to manipulate isothermally. Here we present the first room temperature field switching of interlayer magnetic coupling at the metallic heterointerface between a ferromagnet and antiferromaget. Specifically, we demonstrate that the exchange bias can be systematically switched by manipulating the global time-reversal-symmetry-broken antiferromagnetic order of Mn 3 Sn via both magnetic field sweeping and field cooling. Furthermore, we confirm that the magnitude and sign of the interlayer coupling can be tuned by selecting the ferromagnet. These findings provide a novel approach for controlling the magnetic state of ferromagnets and functional antiferromagnets, paving the way for advancing spintronic technologies using antiferromagnets.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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