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Enregistrement W2006902654 · doi:10.1021/nl2036222

Excited-State Spectroscopy on an Individual Quantum Dot Using Atomic Force Microscopy

2011· article· en· W2006902654 sur OpenAlexaff
Lynda Cockins, Yoichi Miyahara, Steven Bennett, Aashish A. Clerk, Peter Grütter

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dotExcited stateSpectroscopyQuantum tunnellingCoulomb blockadeAtomic physicsScanning tunneling microscopeConductive atomic force microscopyChemistryCondensed matter physicsMaterials scienceMolecular physicsOptoelectronicsPhysicsNanotechnologyVoltageAtomic force microscopyTransistorQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new charge sensing technique for the excited-state spectroscopy of individual quantum dots, which requires no patterned electrodes. An oscillating atomic force microscope cantilever is used as a movable charge sensor as well as gate to measure the single-electron tunneling between an individual self-assembled InAs quantum dot and back electrode. A set of cantilever dissipation versus bias voltage curves measured at different cantilever oscillation amplitudes forms a diagram analogous to the Coulomb diamond usually measured with transport measurements. The excited-state levels as well as the electron addition spectrum can be obtained from the diagram. In addition, a signature which can result from inelastic tunneling by phonon emission or a peak in the density of states of the electrode is also observed, which demonstrates the versatility of the technique.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,809

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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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