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Enregistrement W2058642225 · doi:10.1039/c5nr01892g

Enhanced thermoelectric figure of merit in thin GaAs nanowires

2015· article· en· W2058642225 sur OpenAlexaff
Xiaolong Zou, Xiaobin Chen, Huaqing Huang, Yong Xu, Wenhui Duan

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Thermoelectric Materials and Devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceThermoelectric effectWurtzite crystal structureNanowireFigure of meritOptoelectronicsThermoelectric materialsStackingCondensed matter physicsThin filmSurface roughnessThermal conductivityNanotechnologyComposite materialMetallurgyZinc

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combining density functional theory and the nonequilibrium Green's function method, we investigate the thermoelectric properties of thin GaAs nanowires (NWs). After identifying the most stable structures for GaAs NWs, either in wurtzite (wz) or zinc blende (zb) stacking, we present a systematic analysis on the thermoelectric properties of these NWs and their dependence on stacking type (wz or zb), size of NWs, and temperature. Although bulk GaAs is a well-known poor thermoelectric material, the thermoelectric figure of merit, ZT, is significantly enhanced in thin GaAs NWs. Typically, the room temperature ZT of a 1.1 nm-diameter GaAs NW reaches as high as 1.34, exhibiting more than 100-fold improvement over the bulk counterpart, which is attributed to both the reduced thermal conduction and enhanced power factor in thin NWs. Adopting their unique electronic characteristics, further enhancement is possible through surface engineering, for example, the introduction of surface roughness or dopants.

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 seuil0,544

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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