MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2040195258 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.481.146

GaN MSM UV Sensor Using Multi-Layer Graphene Schottky Electrodes

2013· article· en· W2040195258 sur OpenAlexaff
Chang Ju Lee, Hyeon Gu, Seul Ki Hong, Seung Hyun Doh, Yi Sak Koo, Byung Jin Cho, Sung Ho Hahm

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneMaterials scienceElectrodeSchottky diodeOptoelectronicsSchottky barrierLayer (electronics)SemiconductorDark currentCurrent densityMetalNanotechnologyPhotodetectorChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrated a metal-semiconductor-metal type GaN UV sensor for the first time by using multi-layer graphene as a Schottky electrode. Multi-layer graphene shows good Schottky electrode characteristic and fabricated UV sensor shows good UV response characteristics. The maximum dark current density and photo-responsive current density were 6.42 × 10 -9 A/cm 2 and 5.57 × 10 -5 A/cm 2 at the 10 V bias, respectively. UV/visible rejection ratios were higher than 10 3 with each applied bias from 1 V to 15 V.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,065
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)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Mechanics and MaterialsMême sujetGaN-based semiconductor devices and materialsTravaux en français237 207