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Enregistrement W2157877712 · doi:10.1063/1.4926793

Electro-physical characterization of individual and arrays of ZnO nanowires

2015· article· en· W2157877712 sur OpenAlexaff
Bhargav Mallampati, Abhay Pratap Singh, Alex Shik, Harry E. Ruda, Usha Philipose

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanowireCapacitanceMaterials scienceElectrodeOptoelectronicsConductivityCondensed matter physicsDielectricTransistorVoltageNanotechnologyChemistryElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capacitance measurements were made on an array of parallel ZnO nanowires embedded in a polymer matrix and provided with two electrodes perpendicular to the nanowires. The capacitance monotonically increased, and saturated at large negative (depleting) and large positive (accumulating) voltages. A qualitative explanation for this behavior is presented, taking into account specific features of quasi-one-dimensional screening. The increasing or decreasing character of the capacitance-voltage characteristics were determined by the conductivity type of the nanowires, which in our case was n-type. A dispersion of the experimental capacitance was observed over the entire frequency range of 1 kHz to 5 MHz. This phenomenon is explained by the slow discharge of the nanowires through the thin dielectric layer that separates them from the top electrode. Separate measurements on individual identical nanowires in a field effect transistor configuration yielded an electron concentration and mobility of approximately 1017 cm−3 and 150 cm2/Vs, respectively, at room temperature.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,227

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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