Interpreting Kelvin probe force microscopy under an applied electric field: local electronic behavior of vapor–liquid–solid Si nanowires
Notice bibliographique
Résumé
Kelvin probe force microscopy (KPFM) is used to characterize the electrical characteristics of vapor-liquid-solid (VLS) Si nanowires (NWs) that are grown in-place between two predefined electrodes. KPFM measurements are performed under an applied bias. Besides contact potential differences due to differing materials, the two other primary contributions to measured variations on Si NWs between electrodes are: trapped charges at interfaces, and the parallel and serial capacitance, which are accounted for with voltage normalization and oxide normalization. These two normalization processes alongside finite-element-method simulations are necessary to characterize the bias-dependent response of Si NWs. After applying both normalization methods on open-circuit NWs, which results in a baseline of zero, we conclude that we have accounted for all the major contributions to CPDs and we can isolate effects due to applied bias such as impurity states and charged carrier flow, as well as find open connections when NWs are connected in parallel. These characterization and normalization methods can also be used to determine that the specific contact resistance of electrodes to the NWs is on the order of μΩ cm². Thus, the VLS growth method between predefined electrodes overcomes the challenge of making low-resistance contacts to nanoscale systems. Thereby, the experiments and analysis presented outline a systematic method for characterizing nanowires in parallel arrays under device operation conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».