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Enregistrement W4411556029 · doi:10.1016/j.newton.2025.100142

Interface-controlled antiferromagnetic tunnel junctions

2025· article· en· W4411556029 sur OpenAlexfundno aff
Yang Liu, Yuanyuan Jiang, Xiaoyan Guo, Shu‐Hui Zhang, Rui‐Chun Xiao, W. J. Lu, Lan Wang, Yuping Sun, Evgeny Y. Tsymbal, Ding‐Fu Shao

Notice bibliographique

RevueNewton · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic properties of thin films
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNational Key Research and Development Program of China Stem Cell and Translational ResearchCanadian Anesthesiologists' SocietyNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaChinese Academy of SciencesNational Science Foundation
Mots-clésInterface (matter)AntiferromagnetismMaterials scienceCondensed matter physicsPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic tunnel junctions (MTJs) are essential components of high-performance spintronic devices. While conventional MTJs use ferromagnetic materials, antiferromagnetic (AFM) compounds can significantly increase operation speed and packing density. Current AFM tunnel junctions (AFMTJs) exploit antiferromagnets as spin-filter barriers or metal electrodes with bulk spin-dependent currents. Here, we highlight a largely overlooked AFMTJ prototype with bulk-spin-degenerate electrodes exhibiting A-type AFM stacking, forming magnetically uncompensated interfaces that enable spin-polarized tunneling currents and a sizable tunneling magnetoresistance (TMR). Using first-principles quantum-transport calculations and van der Waals (vdW) metal Fe 4 GeTe 2 as an example, we demonstrate a large negative TMR from interfacial magnetic moment alignment. This prototype can also be realized with non-vdW A-type AFM metals featuring roughness-insensitive surface magnetization. Beyond TMR, these AFMTJs allow convenient switching of the Néel vector, opening new avenues for AFM spintronics based on interface-driven spin-dependent properties.

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 seuil0,003

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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