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Enregistrement W1994918237 · doi:10.1063/1.4826198

Monitoring the Fermi-level position within the bandgap on a single nanowire: A tool for local investigations of doping

2013· article· en· W1994918237 sur OpenAlexafffund
Mattia Fanetti, Stefano Ambrosini, Matteo Amati, Luca Gregoratti, Majid Kazemian Abyaneh, A. Franciosi, A. C. E. Chia, Ray LaPierre, S. Rubini

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanowireDopingMaterials scienceDopantFermi levelBand gapPhotoemission spectroscopyOptoelectronicsCondensed matter physicsNanotechnologyX-ray photoelectron spectroscopyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The control of the doping in nanowires (NWs) is of fundamental importance for the implementation of NW-based devices. A method is presented to obtain local information about doping by monitoring the Fermi-energy position within the bandgap at the surface along single NWs through spatially resolved x-ray photoemission spectroscopy. The experimental results are complemented by theoretical simulations of the carrier profile, taking into account the presence of electronic surface states and quantifying the impact of carrier depletion at the NW surface. This combined approach allows to determine the effect of the incorporation of Si dopants in GaAs NWs following different growth protocols, such as vapor-liquid-solid axial growth or vapor-solid radial growth, and in the resulting core-shell structures and axial junctions. The method also revelaed the strong dependence of the resulting doping on the morphology of the single NW (orientation, shell thickness). This approach can be easily applied to other nanoscale objects, allowing the direct observation of how doping (or junctions, or adsorbates,…) may locally affect the position of the Fermi level at the surface, which is a crucial factor in several application fields, such as photovoltaic and photocatalysis.

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 enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,249

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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