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Enregistrement W1966585347 · doi:10.1063/1.4826618

Spectral and spatial contributions to white light generation from InGaN/GaN dot-in-a-wire nanostructures

2013· article· en· W1966585347 sur OpenAlexafffund
Y. Kamali, Brenna Walsh, Jonathan Mooney, Hieu Pham Trung Nguyen, Colin Brosseau, R. Leonelli, Zetian Mi, Patanjali Kambhampati

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesMcGill University
Mots-clésPhotoluminescenceHeterojunctionMaterials scienceNanowireRaman spectroscopyOptoelectronicsSpectral lineResonance (particle physics)Molecular beam epitaxyDiodeNanostructureEpitaxyCondensed matter physicsMolecular physicsOpticsNanotechnologyAtomic physicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze epitaxially grown InGaN/GaN dot-in-a-wire heterostructures to relate growth and design properties to trends seen in photoluminescence (PL) and resonance Raman spectra. Temperature-dependent PL measurement of these dot-in-a-wire heterostructures illustrate an expected decrease in integrated PL emission and an unusual narrowing of peak width with increasing temperature. Information extracted from Resonance Raman spectra was utilized in a time-dependent model to analyze and to simulate PL spectra. These spectra were found to be in good agreement with the experimental PL data and provided insight into the broadening mechanisms affecting the samples. PL measurements were taken as a function of position on the sample and radial variation of peak energies was observed. This variation was attributed to the radial temperature gradient present during nanowire growth. These additional characteristics of the nanowire heterostructures will allow for increased understanding of these systems potentials for applications in white light emitting diodes.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,493

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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