MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2044459268 · doi:10.1021/jp064649n

Carrier Relaxation and Lattice Heating Dynamics in Silicon Revealed by Femtosecond Electron Diffraction

2006· article· en· W2044459268 sur OpenAlexaff
Maher Harb, Ralph Ernstorfer, Thibault Dartigalongue, Christoph T. Hebeisen, Robert E. Jordan, R. J. Dwayne Miller

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Circuits and Semiconductor Failure Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemtosecondDiffractionSiliconMaterials scienceElectron diffractionRelaxation (psychology)ElectronPhononBragg peakLattice constantAtomic physicsMolecular physicsCondensed matter physicsOpticsChemistryOptoelectronicsPhysicsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the use of femtosecond electron diffraction to resolve the dynamics of electron-phonon relaxation in silicon. Nanofabricated free-standing membranes of polycrystalline silicon were excited below the damage threshold with 387 nm light at a fluence of 5.6 mJ/cm2 absorbed (corresponding to a carrier density of 2.2 x 10(21) cm(-3)). The diffraction pattern was captured over a range of delay times with a time resolution of 350 fs. All of the detected Bragg peaks exhibited intensity loss with a time constant of less than 2 ps. Beyond the initial decay, there was no further change in the diffracted intensity up to 700 ps. We find that the loss of intensity in the diffracted orders is accounted for by the Debye-Waller effect on a time scale indicative of a thermally driven process as opposed to an electronically driven one. Furthermore, the relaxation time constant is consistent with the excitation regime where the phonon emission rate is reduced due to carrier screening.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations98
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Physical Chemistry BMême sujetIntegrated Circuits and Semiconductor Failure AnalysisTravaux en français237 207