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Enregistrement W2258486026 · doi:10.1088/1009-1963/16/7/054

Photoresponse of the In<sub>0.3</sub>Ga<sub>0.7</sub>N metal–insulator–semiconductor photodetectors

2007· article· en· W2258486026 sur OpenAlexfundno aff
Zhou Jian-jun, Bo Wen, Jiang Ruo-Lian, Xiaoli Ji, Zili Xie, Dunjun Chen, Han Ping, Rong Zhang, Zheng You-Dou

Notice bibliographique

RevueChinese Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Centres of Excellence
Mots-clésResponsivityPhotodetectorMaterials scienceOptoelectronicsMetalorganic vapour phase epitaxySapphireSemiconductorChemical vapor depositionDepletion regionInsulator (electricity)Dark currentMetalLayer (electronics)OpticsEpitaxyLaserNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 0.3Ga 0.7N metal–insulator–semiconductor (MIS) and metal–semiconductor (MS) surface barrier photodetectors have been fabricated. The In0.3Ga0.7N epilayers were grown on sapphire by metalorganic chemical vapour deposition (MOCVD). The photoresponse and reverse current–voltage characteristics of the In0.3Ga0.7N MIS and MS photodetectors were measured. A best zero bias responsivity of 0.18 A/W at 450 nm is obtained for the In0.3Ga0.7N MIS photodetector with 10 nm Si3N4 insulator layer, which is more than ten times higher than the In0.3Ga0.7N MS pho-todetector. The reason is attributed to the decrease of the interface states and increase of surface barrier height by the inserted insulator. The influence of the thickness of the Si3N4 insulator layer on the photoresponsivity of the MIS photodetector is also discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
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 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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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