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Enregistrement W2081771336 · doi:10.1063/1.4716011

Electrical transport and optical model of GaAs-AlInP core-shell nanowires

2012· article· en· W2081771336 sur OpenAlexafffund
A. C. E. Chia, Mónica Tirado, Yufeng Li, Songrui Zhao, Zetian Mi, D. Comedi, Ray LaPierre

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesFondo para la Investigación Científica y TecnológicaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPassivationNanowirePhotoluminescenceMaterials scienceOptoelectronicsMolecular beam epitaxyTransmission electron microscopyLuminescenceNanotechnologyEpitaxyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GaAs nanowires were passivated by AlInP shells grown by the Au-assisted vapor-liquid-solid method in a gas source molecular beam epitaxy system. Transmission electron microscopy confirmed a core-shell GaAs-AlInP structure. Current-voltage measurements on ensemble nanowires indicated improved carrier transport properties in the passivated nanowires as compared to their unpassivated counterpart. Similarly, individual nanowires showed improved photoluminescence intensity upon passivation. A detailed model is presented to quantify the observed improvements in nanowire conduction and luminescence in terms of a reduction in surface charge trap density and surface recombination velocity upon passivation. The model includes the effects of high-level injection, bulk recombination, and surface recombination. The model can be used as a tool for assessing various passivation methods.

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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,384

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations31
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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