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Enregistrement W2338015967 · doi:10.1021/acs.nanolett.6b01152

Patterning Superatom Dopants on Transition Metal Dichalcogenides

2016· article· en· W2338015967 sur OpenAlexfundno aff
Jaeeun Yu, Chul‐Ho Lee, Delphine Bouilly, Ming‐Yong Han, Philip Kim, Michael L. Steigerwald, Xavier Roy, Colin Nuckolls

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKwanjeong Educational FoundationDivision of Materials ResearchNational Research Foundation of Korea
Mots-clésSuperatomDopantDopingMaterials scienceTransition metalNanotechnologyFabricationMetalOptoelectronicsChemical physicsChemistryElectronic structureComputational chemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study describes a new and simple approach to dope two-dimensional transition metal dichalcogenides (TMDCs) using the superatom Co6Se8(PEt3)6 as the electron dopant. Semiconducting TMDCs are wired into field-effect transistor devices and then immersed into a solution of these superatoms. The degree of doping is determined by the concentration of the superatoms in solution and by the length of time the films are immersed in the dopant solution. Using this chemical approach, we are able to turn mono- and few-layer MoS2 samples from moderately to heavily electron-doped states. The same approach applied on WSe2 films changes their characteristics from hole transporting to electron transporting. Moreover, we show that the superatom doping can be patterned on specific areas of TMDC films. To illustrate the power of this technique, we demonstrate the fabrication of a lateral p-n junction by selectively doping only a portion of the channel in a WSe2 device. Finally, encapsulation of the doped films with crystalline hydrocarbon layers stabilizes their properties in an ambient environment.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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