Bias-induced long-term transient in a-Si:H thin film transistors
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we have investigated and modeled an anomalous transient behaviour of the hydrogenated amorphous silicon (a-Si:H) thin film transistor (TFT) in a time scale (of the order of hundreds of seconds) where the threshold voltage shift is not prominent. Such a long term transient in the terminal characteristics can be critical in analog applications of the TFT, such as in pixel driver circuits of organic light emitting diode (OLED) displays. The reproducibility of the transient behaviour regardless of the presence or absence of any thermal annealing cycle suggests that the behaviour is not related to the metastable creation of defects in a-Si:H. The underlying mechanism that we believe is a configurational relaxation of Si dangling bond (D) defects after change in their charge states. Other possible effects including the properties of the source and drain contacts are carefully considered. Based on the defect relaxation mechanism, we have proposed a time dependent drain current model to describe the transient response of the TFT in the forward above threshold regime of operation. The parameters associated with the model are physically based and have strong dependence on the TFT geometry. The measurement data are in good agreement with the simulation results with a discrepancy of less than 5%, thus validating the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».