MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1579824169 · doi:10.1063/1.4926489

Field evaporation of ZnO: A first-principles study

2015· article· en· W1579824169 sur OpenAlexafffund
Yu Xia, Markus Karahka, H. J. Kreuzer

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials Characterization Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAtom probePolarizabilityDielectricField strengthElectric fieldField (mathematics)EvaporationCluster (spacecraft)SemiconductorAtom (system on chip)Materials scienceField electron emissionDensity functional theoryInsulator (electricity)Condensed matter physicsChemical physicsChemistryAtomic physicsNanotechnologyComputational chemistryPhysicsMoleculeOptoelectronicsThermodynamicsElectron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With recent advances in atom probe tomography of insulators and semiconductors, there is a need to understand high electrostatic field effects in these materials as well as the details of field evaporation. We use density functional theory to study field effects in ZnO clusters calculating the potential energy curves, the local field distribution, the polarizability, and the dielectric constant as a function of field strength. We confirm that, as in MgO, the HOMO-LUMO gap of a ZnO cluster closes at the evaporation field strength signaling field-induced metallization of the insulator. Following the structural changes in the cluster at the evaporation field strength, we can identify the field evaporated species, in particular, we show that the most abundant ion, Zn2+, is NOT post-ionized but leaves the surface as 2+ largely confirming the experimental observations. Our results also help to explain problems related to stoichiometry in the mass spectra measured in atom probe tomography.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations33
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied PhysicsMême sujetAdvanced Materials Characterization TechniquesTravaux en français237 207