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Enregistrement W2292032467 · doi:10.1149/1.2735815

Photoluminescence Study of an Er-Doped Si-Rich SiO[sub x] Film

2007· article· en· W2292032467 sur OpenAlexafffund
C. L. Heng, O. H. Y. Zalloum, Tyler Roschuk, Darren Blakie, J. Wójcik, Peter Mascher

Notice bibliographique

RevueElectrochemical and Solid-State Letters · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésPhotoluminescenceNanoclustersAnnealing (glass)Materials sciencePassivationDopingSiliconAnalytical Chemistry (journal)OxideSpectral lineSilicon oxideHydrogenChemical engineeringOptoelectronicsNanotechnologyMetallurgyChemistryEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have studied photoluminescence (PL) from samples of Er-doped Si-rich silicon oxide (SRSO) annealed at for in , (FG1), (FG2), and , respectively, or subjected to double-step annealing processes. For the given film composition, the PL spectra of the samples annealed in , FG1, or FG2 are similar in shape but reveal small differences in the intensities of emission bands; while the spectra are qualitatively different in the case of oxidation. By combining the treatments of oxidation and annealing in FG1, the PL intensity of the SRSO matrix increases significantly; the emission from Si nanoclusters (Si-ncls) is also enhanced while the PL remains efficient. The effects of annealing gas ambients are discussed in terms of hydrogen passivation, Si oxynitridation and/or oxidation occurring in the film upon annealing and play different roles in the PL.

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 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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