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Enregistrement W1985169617 · doi:10.1117/12.628556

Epitaxial CBN growth for fast electro-optic tunable devices

2005· article· en· W1985169617 sur OpenAlexafffund
Paul F. Ndione, Mounir Gaidi, Cristophe Durand, Roberto Morandotti, Mohamed Chaker

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFerroelectric and Piezoelectric Materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceThin filmEpitaxyOptoelectronicsSurface roughnessRefractive indexSurface finishPulsed laser depositionOpticsComposite materialNanotechnologyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we report for the first time the epitaxial growth of CBN thin films on Magnesium Oxide (MgO) substrates for optical device applications. A high deposition temperature (greater than or equal to to 800 oC) is required to obtain the epitaxial growth of CBN films. A parametric study is proposed in order to elaborate CBN thin films with a crystal structure as close as possible to that of a CBN bulk single crystal and with good optical characteristics. In particular, a low oxygen pressure (1 mTorr) allows synthesizing high-quality CBN thin films with an out-off plane lattice parameter comparable to the one of CBN bulk material at low surface roughness. The optical characterization of the high-quality CBN thin films reveals a high optical transmission (greater than or equal to 85 %) and a refractive index equal to 2.22 at 1.55 μm for certain deposition conditions. These optical properties clearly indicate the potential of CBN thin films for waveguide applications. This work presents a significant first step toward the integration and the potential use of CBN films for optical device applications.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations5
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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