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Enregistrement W2120196082 · doi:10.1063/1.2946454

Temperature dependent vibrational spectra and bond dynamics in hydrogenated amorphous silicon

2008· article· en· W2120196082 sur OpenAlexaff
Ihor Kupchak, F. Gaspari, A. Shkrebtii, J. M. Perz

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDangling bondAmorphous siliconSiliconMaterials scienceMolecular dynamicsChemical physicsAmorphous solidHydrogenAb initioAb initio quantum chemistry methodsCrystalline siliconComputational chemistryChemistryCrystallographyOptoelectronicsMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the results of extensive modeling of hydrogenated amorphous silicon (a-Si:H) by combined ab initio molecular dynamics, an improved signal processing technique, and computer visualization, focusing on vibrational properties of a-Si:H. By comparing the theoretical and experimental vibrational spectra we correlate the hydrogen and silicon dynamics with the structural stability, bonding geometry, and diffusion in the a-Si:H material. Microscopic characteristics that cannot be obtained by other techniques, namely, hydrogen migration, bond switching, and silicon dangling bond passivation, are extracted from the atomic dynamics. We also demonstrate that this method offers the possibility of accessing other important macroscopic characteristics of a-Si:H and its stability in general. The approach we have developed can be used as well to model all aspects of a-Si:H dynamics, including the detrimental Staebler–Wronski effect.

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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,567

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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