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Enregistrement W2106447250 · doi:10.1109/tns.2009.2019960

Extended Defects in CdZnTe Radiation Detectors

2009· article· en· W2106447250 sur OpenAlexaff
A. E. Bolotnikov, Stephen Babalola, G. S. Camarda, Henry Chen, Salah A. Awadalla, Y. Cui, Stephrn U. Egarievwe, P. Fochuk, R. Hawrami, A. Hossain, Jesse R. James, I. J. Nakonechnyj, J. Mackenzie, Ge Yang, Chao Xu, R. B. James

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Nuclear Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Semiconductor Detectors and Materials
Établissements canadiensRedlen Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetectorElectronParticle detectorCrystallographic defectPhysicsCrystallinityMaterials scienceOptoelectronicsCrystal (programming language)Volume (thermodynamics)OpticsNuclear physicsComputer scienceCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-volume CdZnTe (CZT) single crystals with electron lifetime exceeding 10$\mu{\hbox {s}}$have recently become commercially available. This opened the opportunity for making room temperature CZT gamma-ray detectors with extended thicknesses and larger effective areas. However, the extended defects that are present even in the highest-quality material remain a major drawback which affects the availability and cost of large CZT detectors. In contrast to the point defects that control electron lifetime and whose effects on the charge collection can be electronically corrected, the extended defects introduce significant fluctuations in the collected charge, which increase with a crystal's thickness. The extended defects limit the uniformity in the electrons' drift distance in CZT crystals, above which electron trapping cannot effectively be corrected. In this paper, we illustrate the roles of the extended defects in CZT detectors with different geometries. We emphasize that the crystallinity of commercial CZT materials remains a major obstacle on the path to developing thick, large-volume CZT detectors for gamma-ray imaging and spectroscopy.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations71
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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