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Enregistrement W1994205128 · doi:10.1088/0957-4484/19/21/215715

Defect studies of ZnSe nanowires

2008· article· en· W1994205128 sur OpenAlexaff
Usha Philipose, Ankur Saxena, Harry E. Ruda, P. J. Simpson, Yitong Wang, K. L. Kavanagh

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanowireMaterials sciencePhotoluminescenceCrystal twinningPositron annihilation spectroscopyPositron annihilationStackingCrystallographic defectAlloySpectroscopyAnnihilationCondensed matter physicsNanotechnologyOptoelectronicsPositronComposite materialMicrostructureNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the synthesis of ZnSe nanowires various point and extended defects can form, leading to observed stacking faults and twinning defects, and strong defect related emission in photoluminescence spectra. In this paper, we report on the development of a simple thermodynamic model for estimating the defect concentration in ZnSe nanowires grown under varying Se vapour pressure and for explaining the results of our experimental findings. Positron annihilation spectroscopy was used successfully for the first time for nanowires and the results support predictions from the defect model as well as agreeing well with our structural and optical characterization results. Under very high Se vapour pressure, Se nodules were observed to form on the sidewalls of the nanowire, indicating that beyond a limit, excess Se will begin to precipitate out of the liquid alloy droplet in the vapour-liquid-solid growth of nanowires.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,309

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,282
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 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

Citations38
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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