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Enregistrement W1981257969 · doi:10.1063/1.4906034

Piezoresistive characterization of bottom-up, n-type silicon microwires undergoing bend deformation

2015· article· en· W1981257969 sur OpenAlexafffund
Megan M. McClarty, Jared P. Bruce, Michael S. Freund, Derek R. Oliver

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversity of Manitoba
Mots-clésPiezoresistive effectMaterials scienceSiliconDopingOhmic contactChemical vapor depositionDeformation (meteorology)TungstenOptoelectronicsElectrical conductorComposite materialNanotechnologyLayer (electronics)Metallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The piezoresistance of silicon has been studied over the past few decades in order to characterize the material's unique electromechanical properties and investigate their wider applicability. While bulk and top-down (etched) micro- and nano-wires have been studied extensively, less work exists regarding bottom-up grown microwires. A facile method is presented for characterizing the piezoresistance of released, phosphorus-doped silicon microwires that have been grown, bottom-up, via a chemical vapour deposition, vapour-liquid-solid process. The method uses conductive tungsten probes to simultaneously make electrical measurements via direct ohmic contact and apply mechanical strain via bend deformation. These microwires display piezoresistive coefficients within an order of magnitude of those expected for bulk n-type silicon; however, they show an anomalous response at degenerate doping concentrations (∼1020 cm−3) when compared to lower doping concentrations (∼1017 cm−3), with a stronger piezoresistive coefficient exhibited for the more highly doped wires. This response is postulated to be due to the different growth mechanism of bottom-up microwires as compared to top-down.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,569

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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