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Enregistrement W2085731497 · doi:10.1088/1742-6596/190/1/012134

XANES and XEOL investigations of SiC microcrystals and SiC nanowires

2009· article· en· W2085731497 sur OpenAlexafffund
Lijia Liu, J. Y. Peter Ko, Matthew J. Ward, Yun Mui Yiu, Tsun‐Kong Sham, Yunji Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésXANESMaterials scienceLuminescenceExcited statePhotoluminescenceAbsorption (acoustics)NanowireDensity functional theoryExcitationPhase (matter)OptoelectronicsAtomic physicsChemistrySpectral lineComputational chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

X-ray absorption near-edge structures (XANES) at Si and C K-edge as well as X-ray excited optical luminescence (XEOL) have been used to investigate the electronic structures and optical properties of SiC microcrystals (SiCmcs) and SiC nanowires (SiCnws). SiCnws synthesized via thermal evaporation, have a SiC (β-phase)-core-SiO2-shell morphology. We found that the XANES for SiCmcs, a 6H-SiC (α-phase) structure, shows reasonable agreement with density functional theory (DFT) calculations. As for SiCnws, we observed both SiO2 and SiC features at the Si K-edge. It is interesting to note that upon X-ray excitation, SiCmcs emit bright light at the wavelength of 600 nm (2.07 eV), although bulk α-SiC has an indirect band-gap of 3.02 eV. SiCnws, on the other hand, exhibit luminescence at 460 nm with a shoulder at 600 nm. The analysis of these data and its implications are presented.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,465

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 savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
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 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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