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Enregistrement W2037189077 · doi:10.1002/pssa.200675361

Luminescent silicon nanostructures synthesized by laser ablation

2007· article· en· W2037189077 sur OpenAlexafffund
Daria Riabinina, Christophe Durand, Federico Rosei, Mohamed Chaker

Notice bibliographique

Revuephysica status solidi (a) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésMaterials scienceSiliconLuminescencePhotoluminescenceFabricationNucleationNanotechnologyLaser ablationNanostructurePorous siliconOptoelectronicsSemiconductorNanocrystalLaserBand gapQuantum dotOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes the properties of silicon nanostructures synthesized by laser ablation. This is an extremely flexible technique allowing the fabrication of different kinds of nanostructures including porous films and Si nanocrystals embedded in Si oxide. Quantum confinement effects in nanostructures of indirect bandgap semiconductors have attracted great interest due to their new optical properties. This improvement of the efficiency of silicon in emitting light is a first step towards the integration of silicon in optoelectronics. Many groups are working on developing fabrication methods of Si nanocrystals and on the optimization of their luminescence properties. In particular, we describe in detail the mechanisms that govern nucleation and growth of these photoluminescent nanostructures. (© 2007 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)

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 enseignants0,013
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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations18
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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