Methods for determining deep defect concentration from dependence of excess carrier density and lifetime on illumination intensity
Notice bibliographique
Résumé
Two methods are proposed for determining the deep defect concentration from dependences of excess majority carrier concentration and carrier lifetime on, respectively, illumination intensity and injection level. The methods are based on saturation of the excess majority carrier density with increasing illumination intensity and on an abrupt decrease in the lifetime of majority carriers with their increasing excess concentration, which takes place as a result of filling of the defect level by minority carriers. In contrast to the well known injection-level spectroscopy, both the methods make it possible to determine the density of a defect without knowing any of its parameters, such as energy level or recombination coefficient of electrons and holes. These methods are applied to boron-doped single-crystal silicon with radiation-induced deep defects of the phosphorus-vacancy, oxygen-vacancy and carbon-oxygen complex types. It is shown that with these methods it is possible to determine the density of only those deep defects which control free carrier density and lifetime and give rise to a significant difference between the excess concentrations and lifetimes of electrons and holes. The analysis is based on the assumption that (i) the density of deep defects is independent of the illumination intensity, (ii) processes of generation-recombination via deep defects are described within the Shockley-Read-Hall recombination theory and (iii) recombination via other defects, band-to-band recombination, Auger recombination, etc, are negligible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».