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Enregistrement W2046658181 · doi:10.1063/1.4794001

Luminescence properties of defects in nanocrystalline ZnO

2013· article· en· W2046658181 sur OpenAlexaff
Jeremy G. Smith, Arash Akbari-Sharbaf, Matthew J. Ward, Michael W. Murphy, Giovanni Fanchini, T. K. Sham

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuminescenceNanocrystalline materialMaterials scienceAcceptorExcited stateElectron paramagnetic resonanceAbsorption edgeRelaxation (psychology)Chemical physicsOptoelectronicsCondensed matter physicsChemistryBand gapAtomic physicsNanotechnologyNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formation of intrinsic acceptor defects in ZnO is rare due to the low formation energy of donors. Understanding this phenomenon is of interest for the fabrication of high quality light emitting diodes. Herein, we examine the temperature dependent formation of defects in nanocrystalline ZnO through a combination of X-ray excited optical luminescence (XEOL) together with X-ray absorption near edge structures (XANES) and electron spin resonance (ESR). Certain defects are shown to form under low temperature and are unstable above 700 °C. These defects have high g-values characteristic of acceptors and short spin-lattice relaxation times. XEOL measurements show that acceptor defects with a characteristic red luminescence are also formed under these conditions. Low g-value (donor) defects forming at temperatures >700 °C are shown to have spin-lattice relaxation characteristic of nonradiative recombination centers.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,269

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,209
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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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