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Enregistrement W2333769721 · doi:10.1021/acs.nanolett.6b00203

High-Yield Growth and Characterization of ⟨100⟩ InP p–n Diode Nanowires

2016· article· en· W2333769721 sur OpenAlexaff
Alessandro Cavalli, Jia Wang, Iman Esmaeil Zadeh, Michael E. Reimer, Marcel A. Verheijen, Martin Christoph Soini, Sébastien Plissard, Val Zwiller, J. E. M. Haverkort, Erik P. A. M. Bakkers

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMinisterie van Economische ZakenStichting voor de Technische WetenschappenStichting voor Fundamenteel Onderzoek der Materie
Mots-clésNanowireYield (engineering)Characterization (materials science)DiodeMaterials scienceOptoelectronicsNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semiconductor nanowires are nanoscale structures holding promise in many fields such as optoelectronics, quantum computing, and thermoelectrics. Nanowires are usually grown vertically on (111)-oriented substrates, while (100) is the standard in semiconductor technology. The ability to grow and to control impurity doping of ⟨100⟩ nanowires is crucial for integration. Here, we discuss doping of single-crystalline ⟨100⟩ nanowires, and the structural and optoelectronic properties of p-n junctions based on ⟨100⟩ InP nanowires. We describe a novel approach to achieve low resistance electrical contacts to nanowires via a gradual interface based on p-doped InAsP. As a first demonstration in optoelectronic devices, we realize a single nanowire light emitting diode in a ⟨100⟩-oriented InP nanowire p-n junction. To obtain high vertical yield, which is necessary for future applications, we investigate the effect of the introduction of dopants on the nanowire growth.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,267

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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