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Enregistrement W1992987959 · doi:10.1155/2008/279502

Silicon Nanocrystals: Fundamental Theory and Implications for Stimulated Emission

2008· article· en· W1992987959 sur OpenAlexafffund
V. A. Belyakov, В. А. Бурдов, Ross Lockwood, A. Meldrum

Notice bibliographique

RevueAdvances in Optical Technologies · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Education and Science of the Russian FederationDynasty FoundationRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésSiliconMaterials scienceSpontaneous emissionPorous siliconLight emissionEnergy transferLaserOptoelectronicsStimulated emissionAmplified spontaneous emissionWork (physics)NanocrystalDopingEnergy (signal processing)Silicon photonicsNanotechnologyEngineering physicsPhysicsOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon nanocrystals (NCs) represent one of the most promising material systems for light emission applications in microphotonics. In recent years, several groups have reported on the observation of optical gain or stimulated emission in silicon NCs or in porous silicon (PSi). These results suggest that silicon‐NC‐based waveguide amplifiers or silicon lasers are achievable. However, in order to obtain clear and reproducible evidence of stimulated emission, it is necessary to understand the physical mechanisms at work in the light emission process. In this paper, we report on the detailed theoretical aspects of the energy levels and recombination rates in doped and undoped Si NCs, and we discuss the effects of energy transfer mechanisms. The theoretical calculations are extended toward computational simulations of ensembles of interacting nanocrystals. We will show that inhomogeneous broadening and energy transfer remain significant problems that must be overcome in order to improve the gain profile and to minimize nonradiative effects. Finally, we suggest means by which these objectives may be achieved.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations144
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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