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Enregistrement W1996403154 · doi:10.1002/sia.2360

Measurements of ion‐induced ferroelectric emission and surface charge dynamics on LiTaO <sub>3</sub> (0001) by time‐of‐flight scattering and recoiling spectrometry (TOF‐SARS)

2006· article· en· W1996403154 sur OpenAlexaff
K. M. Lui, P. S. Leang, Yurim Kam, Woon‐Ming Lau

Notice bibliographique

RevueSurface and Interface Analysis · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFerroelectric and Piezoelectric Materials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonFerroelectricityTime of flightAnalytical Chemistry (journal)ConductivityIonic conductivityChemistryMaterials scienceScatteringSurface chargeOptoelectronicsElectrolyteOpticsPhysical chemistryPhysicsDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We have derived a special surface analysis method for studying surface charge dynamics on ferroelectrics from time‐of‐flight ion scattering and recoiling spectrometry (TOF‐SARS). In this method, shifts of the TOF‐SARS peaks of a ferroelectric crystal are measured as a function of sample temperature, and these spectral data are used to deduce changes in electrical potential on the sample surface. These changes are then converted to information on surface charge dynamics. In addition, the method is also applicable in extracting data regarding ion‐induced ferroelectric electron emission (FEE) from the TOF‐SARS spectra. In this work, we have tested the method with LiTaO 3 (0001) crystals having the nominal stoichiometry and single domain properties. Our results show that for temperature changes from 25 to ∼100 °C, the excess amount of surface charge induced by pyroelectricity, ion irradiation, and ion‐induced electron emission is drained mainly by surface conductivity. For temperature changes above 100 °C, the bulk ionic conductivity becomes an important charge drainage channel. Our measurements give an activation energy of 0.75 eV for the thermally activated ionic conductivity, and the result agrees well with the literature value previously obtained by d.c. conductivity measurements. Copyright © 2006 John Wiley &amp; Sons, Ltd.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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