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Enregistrement W1982093035 · doi:10.1063/1.3533941

Influence of transferred-electron effect on drain-current characteristics of AlGaN/GaN heterostructure field-effect transistors

2011· article· en· W1982093035 sur OpenAlexaff
Maziar Moradi, Pouya Valizadeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVelocity overshootOhmic contactSaturation velocityHeterojunctionVelocity saturationDrift velocityMaterials scienceOptoelectronicsTransistorElectronSemiconductorWide-bandgap semiconductorCondensed matter physicsField-effect transistorCurrent (fluid)Overshoot (microwave communication)Band gapMOSFETVoltagePhysicsElectrical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An analytical model, with incorporation of transferred-electron effect, for drain-current characteristics of AlGaN/GaN heterostructure field-effect transistors (HFETs) is presented. The transferred-electron effect is often neglected in modeling the drain-current of III-V HFETs. The broad steady-state electron drift-velocity overshoot of GaN in comparison to other direct semiconductors such as GaAs and InP, in addition to the larger difference between the peak and saturation drift-velocity, and the wider band gap of this semiconductor suggest the importance of the incorporation of transferred-electron effect (i.e., steady-state drift-velocity overshoot) in modeling the drain-current of these devices. Simulation results are compared with the results of the adoption of a saturating drift transport model, which has been recently used in modeling the drain-current of these devices. Comparisons between the two models demonstrate the importance of the consideration of transferred-electron effect, especially as the Ohmic contact quality is improved.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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