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Enregistrement W2071150305 · doi:10.1117/12.392137

New methods of defect-enhanced quantum well intermixing and demonstrated integrated distributed-feedback laser modulator

2000· article· en· W2071150305 sur OpenAlexaff
D. A. Thompson, John F. Hazell, Alex S. Lee, Tao Yin, G. Letal, B. J. Robinson, Nicholas Bertsch, J.G. Simmons

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceGratingOptoelectronicsQuantum wellLaserMolecular beam epitaxyFabricationOpticsPlasmaNanotechnologyEpitaxyLayer (electronics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New methods of implementing quantum well intermixing (QWI) in InP-based materials using defect-enhanced diffusion are presented and compared to the widely reported technique employing dielectric (usuall SiO<SUB>2</SUB>) capping with subsequent rapid thermal anneal (RTA) treatments. The new methods discussed use InP layers grown either at low temperature by gas-source molecular beam epitaxy (GSMBE) or using He-plasma-assisted GSMBE where growth surface is subjected to a continuous low energy He-plasma generated in an electron cyclotron resonance (ECR) source. The two new QWI processes, and the SiO<SUB>2</SUB> capping method, are applied to a 1.55(mu) m InGaAsP multiple quantum well laser structure. For application of the QWI process the laser structure growths are interrupted in a manner and location appropriate to carrying out the QWI process and subsequent grating etch for the fabrication of a distributed feedback (DFB) laser. After implementing the QWI and grating etch, growth on the top cladding and contact layers completes the device structure. Finally, the fabrication of a DFB laser with an integrated electro-absorption (EA) modulator is described and the resultant characteristics given.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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