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Enregistrement W1983565110 · doi:10.1002/pssa.200881285

Electroluminescence in plasma ion implanted silicon

2009· article· en· W1983565110 sur OpenAlexaff
P Desautels, Michael P. Bradley, J. T. Steenkamp, James Mantyka

Notice bibliographique

Revuephysica status solidi (a) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSiliconElectroluminescenceLuminescenceMaterials scienceIonAnnealing (glass)OptoelectronicsIon implantationPlasmaPhotoluminescenceAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Electroluminescent silicon is very desirable for its potential applications in computing and telecommunications. Plasma Ion Implantation (PII) is a means to modify the surface and sub‐surface properties of silicon to produce luminescent centres. Silicon to be treated with PII is immersed in low‐temperature plasma and biased to a high, negative voltage; this accelerates ions into the sample and implants them beneath its surface. The material is subsequently annealed in a furnace and fitted with thin gold and aluminium contacts. Samples of crystalline silicon were implanted with H ions, C ions, and N ions and found to emit visible light when subjected to electric current. Nearly every sample emitted light at ∼460 nm and ∼630 nm; these luminescence bands are commonly observed in X‐ray excited optical luminescence studies of silicon nanostructures and have been attributed to silicon dioxide (SiO 2 ) and the silicon‐SiO 2 interface, respectively [1]. Other luminescent bands may be the product of nanostructures and defects created by the implantation process and subsequent annealing. This presentation will explore in detail the results of these experiments and the potential of PII for modifying the luminescent properties of elemental silicon. (© 2009 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)

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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,995

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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