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Enregistrement W2049004495 · doi:10.1088/0957-4484/26/8/085204

Axial p–n-junctions in nanowires

2015· article· en· W2049004495 sur OpenAlexafffund
Carlos Fernandes, A. Shik, Kristopher Byrne, David Lynall, M. Blumin, Igor Saveliev, Harry E. Ruda

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Semiconductor Devices and Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectric fieldMaterials scienceCondensed matter physicsNanowireElectronDrop (telecommunication)SemiconductorDiffusionVoltageBoundary value problemCharge carrierPhysicsNanotechnologyOptoelectronicsQuantum mechanicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The charge distribution and potential profile of p-n-junctions in thin semiconductor nanowires (NWs) were analyzed. The characteristics of screening in one-dimensional systems result in a specific profile with large electric field at the boundary between the n- and p- regions, and long tails with a logarithmic drop in the potential and charge density. As a result of these tails, the junction properties depend sensitively on the geometry of external contacts and its capacity has an anomalously large value and frequency dispersion. In the presence of an external voltage, electrons and holes in the NWs can not be described by constant quasi-Fermi levels, due to small values of the average electric field, mobility, and lifetime of carriers. Thus, instead of the classical Sah-Noice-Shockley theory, the junction current-voltage characteristic was described by an alternative theory suitable for fast generation-recombination and slow diffusion-drift processes. For the non-uniform electric field in the junction, this theory predicts the forward branch of the characteristic to have a non-ideality factor η several times larger than the values 1 < η < 2 from classical theory. Such values of η have been experimentally observed by a number of researchers, as well as in the present work.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,380

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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