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Enregistrement W1907500602 · doi:10.1063/1.4892357

Picosecond carrier recombination dynamics in chalcogen-hyperdoped silicon

2014· article· en· W1907500602 sur OpenAlexafffund
Meng‐Ju Sher, Christie Simmons, Jacob J. Krich, Austin J. Akey, Mark T. Winkler, Daniel Recht, Tonio Buonassisi, Michael J. Aziz, Aaron M. Lindenberg

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeDivision of Electrical, Communications and Cyber SystemsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKing Fahd University of Petroleum and MineralsUniversity of OttawaU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPicosecondDopantMaterials scienceOptoelectronicsChalcogenSiliconDopingCarrier lifetimeFigure of meritChemistryOpticsPhysicsCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intermediate-band materials have the potential to be highly efficient solar cells and can be fabricated by incorporating ultrahigh concentrations of deep-level dopants. Direct measurements of the ultrafast carrier recombination processes under supersaturated dopant concentrations have not been previously conducted. Here, we use optical-pump/terahertz-probe measurements to study carrier recombination dynamics of chalcogen-hyperdoped silicon with sub-picosecond resolution. The recombination dynamics is described by two exponential decay time scales: a fast decay time scale ranges between 1 and 200 ps followed by a slow decay on the order of 1 ns. In contrast to the prior theoretical predictions, we find that the carrier lifetime decreases with increasing dopant concentration up to and above the insulator-to-metal transition. Evaluating the material's figure of merit reveals an optimum doping concentration for maximizing performance.

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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