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Enregistrement W2011862192 · doi:10.1016/j.egypro.2014.08.081

Dynamic Photoluminescence Lifetime Imaging for Injection-dependent Lifetime Measurements

2014· article· en· W2011862192 sur OpenAlexfundno aff
Sandra Herlufsen, Karsten Bothe, Rolf Brendel, Jan Schmidt

Notice bibliographique

RevueEnergy Procedia · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and Health
Mots-clésPhotoluminescenceCarrier lifetimeMaterials scienceRange (aeronautics)Dynamic rangeExcitationCharge-carrier densityOptoelectronicsSiliconOpticsPhysicsElectrical engineeringDopingComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the impact of an injection-dependent carrier lifetime in crystalline silicon on dynamic photoluminescence lifetime imaging (dynamic PLI). Although the dynamic lifetime approach is a technique that evaluates the time-dependence of a quantity proportional to the excess carrier density, it is only weakly influenced by the injection-level dependence of the lifetime. The reason for the little impact is the fact that the evaluation of dynamic PLI measurements does not only involve the decay of the carrier density, as it is common for photoconductance decay measurements, but also the increase of the carrier density directly after switching on the excitation source. In this contribution, we present injection-dependent lifetime measurements that are acquired with the camera-based dynamic PLI technique. We find that the deviation of the actual steady-state carrier lifetime from the lifetime obtained with dynamic PLI is less than 20 % for a wide range of measurement conditions.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,831

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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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