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Enregistrement W2060902217 · doi:10.1063/1.2161820

Parallel arrays of individually addressable single-walled carbon nanotube field-effect transistors

2006· article· en· W2060902217 sur OpenAlexaff
Sarah Lastella, Govind Mallick, Raymond Woo, Shashi P. Karna, David A. Rider, Ian Manners, Yung Joon Jung, Chang Y. Ryu, Pulickel M. Ajayan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon nanotubeMaterials scienceChemical vapor depositionField-effect transistorNanotechnologyTransistorSiliconCarbon nanotube field-effect transistorNanoscopic scaleOptoelectronicsNanotubeElectrical engineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-throughput field-effect transistors (FETs) containing over 300 disentangled, high-purity chemical-vapor-deposition-grown single-walled carbon nanotube (SWNT) channels have been fabricated in a three-step process that creates more than 160 individually addressable devices on a single silicon chip. This scheme gives a 96% device yield with output currents averaging 5.4mA and reaching up to 17mA at a 300mV bias. Entirely semiconducting FETs are easily realized by a high current selective destruction of metallic tubes. The excellent dispersity and nearly-defect-free quality of the SWNT channels make these devices also useful for nanoscale chemical and biological sensor applications.

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)0,001
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations33
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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