MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2024819548 · doi:10.1142/s1793292010002062

ON THE DRAIN CURRENT SATURATION IN CARBON NANOTUBE FIELD EFFECT TRANSISTORS

2010· article· en· W2024819548 sur OpenAlexaff
A. Benfdila, Salman H. Abbas, Ricardo Izquierdo, Rachida Talmat, Ashok Vaseashta

Notice bibliographique

RevueNANO · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiniaturizationMaterials scienceCarbon nanotubeTransistorField-effect transistorCarbon nanotube field-effect transistorSaturation (graph theory)NanotechnologyElectronic circuitSaturation currentOptoelectronicsVoltageCurrent (fluid)ElectronicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic devices based on carbon nanotubes (CNTs) show potential for circuit miniaturization due to their superior electrical characteristics and reduced dimensionality. The CNT field effect transistors (CNFETs) offer breakthrough in miniaturization of various electronic circuits. Investigation of ballistic transport governing the operation of CNFETs is essential for understanding the device's functional behavior. This investigation is focused on a study of current–voltage characteristics of device behavior in hard saturation region. The investigation utilizes a set of current–voltage characteristics obtained on typical devices. This work is an extension of our earlier work describing application of our approach to Si -MOSFET behavior in the saturation region.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,394

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNANOMême sujetCarbon Nanotubes in CompositesTravaux en français237 207