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Enregistrement W2005497621 · doi:10.1088/0957-4484/23/41/415201

Electron states in a silicon nanowire in the presence of surface potential and field

2012· article· en· W2005497621 sur OpenAlexafffund
N. R. Das, M. Waleed Shinwari, M. Jamal Deen, Jeong‐Soo Lee

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Semiconductor Devices and Circuit Design
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesPohang University of Science and TechnologyCanada Research Chairs
Mots-clésNanowireMaterials scienceElectric fieldElectronSiliconCondensed matter physicsSurface statesBiasingField effectSurface (topology)Atomic physicsOptoelectronicsVoltagePhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the energy states of electrons in a silicon nanowire are analytically calculated in the presence of a surface potential and an electric field, as in a nanowire field-effect transistor. The calculations are done for both partial and complete volume inversion and accumulation biasing conditions. Computations are performed for the <100> and <110> orientations of the silicon nanowire. The results show the effects of the surface potential, the electric field and the transverse dimensions of the nanowire on the electron energies and wavefunctions. Depending on the combinations of the surface potential and electric field, the energy level can increase, decrease or remain constant as the thickness of the nanowire increases. It is also observed that higher surface potentials can significantly change the energy states due to the increase of volume inversion/accumulation.

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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,236

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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