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Enregistrement W2171256353 · doi:10.1142/s0218625x09012482

COLLECTIVE ELECTRONIC EXCITATIONS IN SYSTEMS EXHIBITING QUANTUM WELL STATES

2009· article· en· W2171256353 sur OpenAlexfundno aff
Antonio Politano, G. Chiarello

Notice bibliographique

RevueSurface Review and Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSurface and Thin Film Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésThin filmMaterials scienceDispersion (optics)ElectronCondensed matter physicsQuantum wellPlasmonAnnealing (glass)SpectroscopyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryPhysicsOpticsNanotechnologyOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present high-resolution electron energy loss spectroscopy (HREELS) measurements on surface plasmon (SP) dispersion in systems exhibiting quantum well states (QWS), i.e. Na / Cu (111), Ag / Cu (111), and Ag / Ni (111). Our results demonstrate that the dominant coefficient of SP dispersion for thin and layer-by-layer Ag films presenting QWS is quadratic even at small q||, in contrast with previous measurements on Ag semi-infinite media and Ag thin films deposited on Si (111). We suggest that this behavior is due to screening effects enhanced by the presence of QWS shifting the position of the centroid of the induced charge less inside the geometrical surface compared with Ag surfaces and Ag / Si (111). For ultrathin Ag films, i.e. two layers, the dispersion was found to be not positive, as theoretically predicted. Annealing of the Ag film caused an enhancement of the free-electron character of the QWS, thus inducing a negative linear term of the dispersion curve of the SP. Moreover, we report the first experimental evidence of chemical interface damping in thin films for K / Ag / Ni (111). As regards Na / Cu (111), we found a different dispersion curve compared with thick Na films, thus confirming the enhanced screening by Na QWS. Results reported here should shed light on the influence of QWS on dynamical screening phenomena in thin films.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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