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Enregistrement W2023928312 · doi:10.1063/1.4873169

Growth optimization and optical properties of AlGaNAs alloys

2014· article· en· W2023928312 sur OpenAlexafffund
Gitanjali Kolhatkar, Abderraouf Boucherif, Christopher E. Valdivia, Steven G. Wallace, S. Fafard, Vincent Aimez, Richard Arès

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensCyrium Technologies (Canada)Institut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBand gapMaterials sciencePhase (matter)Absorption (acoustics)TransmittanceMolecular beam epitaxyWide-bandgap semiconductorNitrideAnalytical Chemistry (journal)Direct and indirect band gapsEpitaxyOptoelectronicsNanotechnologyChemistryComposite materialLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of Al on the surface morphology of chemical beam epitaxy grown AlGaNAs alloys is studied. Pits attributed to N clustering appearing on the dilute nitride surface become smaller, denser, and more uniformly distributed in the presence of Al. This reveals that the introduction of Al results in more homogenous N atoms spatial distribution. A growth temperature study reveals the formation of 3D structures at high temperature due to phase separation. The density of these structures decreases, while their diameter and height increase when the temperature is raised from 380 °C to 565 °C. At growth temperatures in the 380–420 °C range, the phase separation is suppressed and the growth mode is 2D. At 420 °C, the N incorporation is also maximized, making it the optimum temperature. The absorption coefficient and the bandgap of AlGaNAs alloys are extracted from transmittance measurement. A good agreement is obtained between the experimentally measured bandgap and the theoretical values calculated using the band anticrossing model. A bandgap as low as 1.22 eV was reached using Al and N concentrations of ∼15% and ∼3.4%, respectively.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,291

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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