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Enregistrement W2032848062 · doi:10.1117/12.2004498

Molecular beam epitaxial growth and characterization of InGaN/GaN dot-in-a-wire nanoscale heterostructures: toward ultrahigh efficiency phosphor-free white light emitting diodes

2013· article· en· W2032848062 sur OpenAlexaff
Zetian Mi, Hieu Pham Trung Nguyen, Shaofei Zhang, Kai Cui, Mehrdad Djavid

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceLight-emitting diodeOptoelectronicsQuantum dotIndium gallium nitridePhosphorHeterojunctionMolecular beam epitaxySolid-state lightingDiodeNanowireQuantum efficiencyWide-bandgap semiconductorGallium nitrideEpitaxyNanotechnologyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the grand challenges for future solid state lighting is the development of high efficiency, phosphor-free white light emitting diodes (LEDs). In this context, we have investigated the molecular beam epitaxial growth and characterization of nanowire LEDs on Si, wherein intrinsic white-light emission is achieved by incorporating selforganized InGaN quantum dots in defect-free GaN nanowires on a single chip. We have further demonstrated that, with the incorporation of p-type modulation doping and AlGaN electron blocking layer, InGaN/GaN dot-in-a-wire white LEDs can exhibit nearly zero efficiency droop and significantly enhanced internal quantum efficiency (up to ~57%) at room-temperature.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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