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Enregistrement W2020891009 · doi:10.1038/srep08356

Continuously tunable electronic structure of transition metal dichalcogenides superlattices

2015· article· en· W2020891009 sur OpenAlexaff
Yong-Hong Zhao, Feng Yang, Jian Wang, Hong Guo, Wei Ji

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSichuan Normal UniversityProgram for New Century Excellent Talents in UniversityBulgarian National Science FundRenmin University of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSuperlatticeMaterials scienceTransition metalBand gapConduction bandOptoelectronicsDirect and indirect band gapsCondensed matter physicsLayer (electronics)Electronic structureStrain (injury)InfraredMetalNanotechnologyOpticsChemistryPhysicsElectron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two dimensional transition metal dichalcogenides have very exciting properties for optoelectronic applications. In this work we theoretically investigate and predict that superlattices comprised of MoS2 and WSe2 multilayers possess continuously tunable electronic structure with direct bandgaps. The tunability is controlled by the thickness ratio of MoS2 versus WSe2 of the superlattice. When this ratio goes from 1:2 to 5:1, the dominant K-K direct bandgap is continuously tuned from 0.14 eV to 0.5 eV. The gap stays direct against -0.6% to 2% in-layer strain and up to -4.3% normal-layer compressive strain. The valance and conduction bands are spatially separated. These robust properties suggest that MoS2 and WSe2 multilayer superlattice should be a promising material for infrared optoelectronics.

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)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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