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Enregistrement W2243443535 · doi:10.1149/1.3367207

(Invited) Novel Processing for Si-Nanocrystal Based Photonic Materials

2010· article· en· W2243443535 sur OpenAlexaff
Matthew P. Halsall, Iain F. Crowe, Nicholas P. Hylton, O. Hulko, Andrew P. Knights, S. Ruffell, R. Gwilliam, Maciej Wojdak, Anthony J. Kenyon

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésNanocrystalMaterials sciencePhotoluminescenceErbiumSiliconLuminescencePhotonicsOptoelectronicsSapphireTransmission electron microscopyIon implantationRaman scatteringRaman spectroscopyNanotechnologyOpticsIonDopingChemistryLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a study of novel processing approaches for the formation of silicon nanocrystals for photonic devices. A silicon rich oxide was formed using ion implantation into thermally grown oxides on Silicon and transparent sapphire substrates. These layers were then treated with rapid thermal processing to observe the formation of silicon nanocrystals on a one second to ten minute timescale. Transmission electron microscopy and Raman scattering were used to follow the evolution of the nanocrystal mean diameter with anneal time. Identical samples co-implanted with Erbium demonstrated the widely reported non-resonant energy transfer mechanism from the nanocrystals to the internal energy levels of the erbium. We quantified the sensitization efficiency, IEr/Inc as a function of the Si-NC size by correcting the relative visible and IR luminescence intensities for variations in the nanocrystal density and observed photoluminescence lifetime. We find that the sensitizing efficiency increases exponentially with decreasing Si-NC mean diameter.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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