MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1483321472

Emission energy tuning of InAs-quantum dots for fabrication of broadband superluminescent diodes

2009· article· en· W1483321472 sur OpenAlexaffvenue
S. Haffouz, S. Raymond, Zhenguo Lü, Pedro Barrios, Jiaren Liu, Daniel Poitras

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensInstitute for Microstructural Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dotOptoelectronicsMaterials scienceFabricationPhotoluminescenceDiodeBroadbandFull width at half maximumAnnealing (glass)WavelengthLight-emitting diodeBandwidth (computing)OpticsPhysicsTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple layers of InAs quantum dots (QDs) where the dots height was tuned from one layer to another have been grown and characterized. The desired dots height within one layer was controlled by the thickness of the GaAs cap layer grown at low temperature (@510°C) before annealing the dots to 610°C. Four combined layers of QDs where the thickness of the cap layer was varied from 2.8 nm to 6.5 nm resulted in a photoluminescence spectrum with full width at half maximum of 125 nm at peak wavelength energy of 1.06 ¿m. Overlapping several layers of QDs of different heights is a reliable and predictable approach that can be used to engineer the bandwidth emission spectrum for fabrication of 1 ¿m broadband superluminescent diodes. 3 dB and 10 dB bandwidth of 100 nm and 230 nm were obtained under 200 mA injection current in CW operation mode at 55 K, respectively.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,320

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNPARCMême sujetSemiconductor Quantum Structures and DevicesTravaux en français237 207