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Enregistrement W1738729175 · doi:10.1088/0022-3727/43/41/415303

Charge build-up and re-distribution in SrTi<sub>x</sub>Nb<sub>1−x</sub>O<sub>3</sub> quantum wells and TiO<sub>2</sub>–SrTiO<sub>3</sub> heterostructure

2010· article· en· W1738729175 sur OpenAlexafffund
H.L. Kwok

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics D Applied Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectronic and Structural Properties of Oxides
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHeterojunctionCharge (physics)Materials scienceCharge densityCondensed matter physicsSeebeck coefficientQuantum wellSubstrate (aquarium)Work (physics)Charge carrierThermoelectric effectOptoelectronicsPhysicsThermodynamicsGeologyOpticsThermal conductivityComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work examined charge build-up and re-distribution in SrTi x Nb 1− x O 3 quantum wells and TiO 2 –SrTiO 3 heterostructure based on thermoelectric power data reported in the literature. In this work, we first identified the equations that best related charge density to the thermoelectric power. Using such equations together with a distributed model that accounted for the layered structure, we computed the charge densities in the two structures over a broad temperature range. Our findings suggested that charge migration from the quantum wells into the substrate was primarily governed by the barrier height at the interface. A very different charge density profile was observed in the heterostructure and the computed charge spread into the substrate was immense (of the order of hundreds of micrometres). By comparing such charge spread with values taken from samples when the TiO 2 top layer had been removed, we arrived at the conclusion that it could not have originated from the interface and must have arisen from other sources such as oxygen vacancies (acting as donors) embedded during film deposition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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