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Enregistrement W2044470810 · doi:10.1088/0957-4484/25/33/335303

Selective growth and ordering of SiGe nanowires for band gap engineering

2014· article· en· W2044470810 sur OpenAlexaff
Abdelmalek Benkouider, A. Ronda, A. Gouyé, Cyril Herrier, Luc Favre, D. J. Lockwood, N. L. Rowell, Anne Delobbe, P. Sudraud, Isabelle Berbézier

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNucleationNanowireSubstrate (aquarium)NanotechnologyCatalysisSiliconGermaniumOptoelectronicsChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selective growth and self-organization of silicon-germanium (SiGe) nanowires (NWs) on focused ion beam (FIB) patterned Si(111) substrates is reported. In its first step, the process involves the selective synthesis of Au catalysts in SiO₂-free areas; its second step involves the preferential nucleation and growth of SiGe NWs on the catalysts. The selective synthesis process is based on a simple, room-temperature reduction of gold salts (Au³⁺Cl₄⁻) in aqueous solution, which provides well-organized Au catalysts. By optimizing the reduction process, we are able to generate a bidimensional regular array of Au catalysts with self-limited sizes positioned in SiO₂-free windows opened in a SiO₂/Si(111) substrate by FIB patterning. Such Au catalysts subsequently serve as preferential nucleation and growth sites of well-organized NWs. Furthermore, these NWs with tunable position and size exhibit the relevant features and bright luminescence that would find several applications in optoelectronic nanodevices.

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 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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,454

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
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.

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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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