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Enregistrement W2035757342 · doi:10.1364/jsap.2013.19a_d5_9

Precise and stable polarization control in a tightly focusing system for accurate characterization of strained Silicon nanostructures

2013· article· en· W2035757342 sur OpenAlexaff
Maria Vanessa Balois, Norihiko Hayazawa, Alvarado Tarun, Oussama Moutanabbir, Satoshi Kawata

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePhononRaman spectroscopySiliconNanostructureNanowirePolarization (electrochemistry)IsotropyOptoelectronicsNanotechnologyNanoscopic scaleAnisotropyOpticsCondensed matter physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, it was demonstrated that it is possible to excite and observe the “forbidden” TO phonons in ultrathin strained silicon (ε-Si) nanostructures using high-resolution polarized Raman spectroscopy [1]. While the allowed LO phonon observation is sufficient for isotropic strain characterizations, TO phonon is important for characterizing anisotropic strain relaxation, which is particularly present upon patterning nanostructures such as nanowires. Raman imaging of such ε-Si nanostructures requires very precise polarization control and highly stable focus positioning relative to the nanostructures within the focus. Moreover, as these structures become very small in size, a weaker signal is detected, thus needing longer exposure time at each position. Also, scanning over a large area with a number of nanostructures for better data sampling requires long duration experiments. In such situations, focus stability becomes a key concern due to the combination of thermal, vibrational and electrical noise, which compounds over time, limiting the spatial resolution in the submicron scale, hence worsening the contrast of the image.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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