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Enregistrement W2077323214 · doi:10.1088/0957-4484/24/4/045701

Unlocking doping and compositional profiles of nanowire ensembles using SIMS

2013· article· en· W2077323214 sur OpenAlexafffund
A. C. E. Chia, Jonathan Boulanger, Ray LaPierre

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIon-surface interactions and analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceSecondary ion mass spectrometryDopingDopantNanowirePlanarSubstrate (aquarium)HeterojunctionIonImpurityOptoelectronicsAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic and time-of-flight (TOF) secondary ion mass spectrometry (SIMS) was performed on vertically standing III-V nanowire ensembles embedded in Cyclotene polymer. By embedding the NWs in Cyclotene, the top surface of the sample was made planar, while the space between the NWs was filled to protect the background substrate from the ion beam, thus allowing for the NWs to be sputtered and analyzed evenly as a function of depth. Using thin film standards, SIMS analysis was used to calculate the impurity dopant concentration as a function of height in the NW ensemble. This marked the first use of conventional SIMS to accurately determine the doping density with excellent depth resolution. Additionally, this is the first presentation of SIMS as the only reported tool for characterizing the segment height uniformity of any arbitrary axial heterostructure NW ensemble.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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