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Enregistrement W1967287346 · doi:10.1088/1757-899x/8/1/012031

Charge transfer and re-distribution in the TiO<sub>2</sub>-SrTiO<sub>3</sub>hetero-structure

2010· article· en· W1967287346 sur OpenAlexaff
H.L. Kwok

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectronic and Structural Properties of Oxides
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharge densityCharge (physics)Materials scienceSubstrate (aquarium)Seebeck coefficientThermoelectric effectWork (physics)ConductanceCondensed matter physicsAnalytical Chemistry (journal)ChemistryThermodynamicsPhysicsThermal conductivityComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work examined the charge density distribution in the TiO2-SrTiO3 hetero-structure using thermoelectric data reported in the literature. The first part of our work was to identify the equation necessary to extract charge densities. Our findings suggested that the observed thermoelectric power was best described by an equation applicable to a metal. Together with a distributed model that accounted for the layered structure, we computed the charge densities in the different layers. As observed, the charge density in the SrTiO3 substrate was high (> 1024 m−3) nonetheless in agreement with the value extracted from the depth profile measurement. Proportionally, the interface charge density was also very high (~ 1028 m−3). Using these values, we computed the "effective" charge spread from the sheet conductance data, which was of the order of hundreds of microns. We had found no evidence that such charge spread could have originated from the interface and tended to believe that they were linked to oxygen vacancies embedded in the substrate. This was confirmed by a reduced charge spread when the top TiO2 layer had been removed. In general, we showed that the thermoelectric power and the power factor were dominated by the properties of the substrate.

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 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
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 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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