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Enregistrement W2415094868 · doi:10.1021/acs.nanolett.5b02515

Alternating-Current InGaN/GaN Tunnel Junction Nanowire White-Light Emitting Diodes

2015· article· en· W2415094868 sur OpenAlexafffund
Sharif Sadaf, Yong‐Ho Ra, Hieu Pham Trung Nguyen, Mehrdad Djavid, Zetian Mi

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLight-emitting diodeOptoelectronicsMaterials sciencePhosphorDiodeNanowireVoltage droopWide-bandgap semiconductorLight emissionDopingVoltageGallium nitrideTunnel junctionSolid-state lightingLayer (electronics)NanotechnologyElectrical engineeringQuantum tunnellingVoltage source

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current LED lighting technology relies on the use of a driver to convert alternating current (AC) to low-voltage direct current (DC) power, a resistive p-GaN contact layer to inject positive charge carriers (holes) for blue light emission, and rare-earth doped phosphors to down-convert blue photons into green/red light, which have been identified as some of the major factors limiting the device efficiency, light quality, and cost. Here, we show that multiple-active region phosphor-free InGaN nanowire white LEDs connected through a polarization engineered tunnel junction can fundamentally address the afore-described challenges. Such a p-GaN contact-free LED offers the benefit of carrier regeneration, leading to enhanced light intensity and reduced efficiency droop. Moreover, through the monolithic integration of p-GaN up and p-GaN down nanowire LED structures on the same substrate, we have demonstrated, for the first time, AC operated LEDs on a Si platform, which can operate efficiently in both polarities (positive and negative) of applied voltage.

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 seuil0,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,254
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 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

Citations104
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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