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Enregistrement W2013304204 · doi:10.1134/1.1592851

The influence of deposition conditions and alloying on the electronic properties of amorphous selenium

2003· article· en· W2013304204 sur OpenAlexaff
Safa Kasap, K. Koughia, Bud Fogal, George Belev, Robert E. Johanson

Notice bibliographique

RevueSemiconductors · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhase-change materials and chalcogenides
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrappingPhotoconductivityElectron mobilityElectronDeposition (geology)Range (aeronautics)Charge carrierMaterials scienceAmorphous solidAnalytical Chemistry (journal)ChemistryAtomic physicsOptoelectronicsCrystallographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic properties of a -Se as a function of the source (boat) temperature and as a function of As (up to 0.7%) and Cl (up to 40 wt ppm) concentrations have been experimentally studied by carrying out conventional and interrupted field time-of-flight (IFTOF) transient photoconductivity measurements that provide accurate determinations of the drift mobility and the deep trapping time (lifetime). No variation in electron and hole lifetimes and mobilities for pure a -Se was observed with the source temperature, that is, no dependence was observed either on the deposition rate or on the vapor composition. The addition of As reduces the hole lifetime but does not change the hole mobility. At the same time, As addition increases the electron lifetime while reducing the electron mobility. The electron range μτ, however, increases with the As content, which means that the overall concentration of deep electron traps must be substantially reduced by the addition of As. Cl addition in the ppm range increases the hole lifetime but reduces the electron lifetime. The drift mobility of both carriers remains the same. We interpret the results in terms of a shallow-trap-controlled charge transport in which deep traps are due to potential under-and overcoordinated charged defects that can exist in the structure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations49
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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