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Enregistrement W2425721056 · doi:10.1021/acs.jpclett.5b00687

Band Gap Reduction in ZnO and ZnS by Creating Layered ZnO/ZnS Heterostructures

2015· article· en· W2425721056 sur OpenAlexafffund
Amin Torabi, Viktor N. Staroverov

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueZnO doping and properties
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Economic Development and Innovation
Mots-clésMonolayerHeterojunctionWurtzite crystal structureMaterials scienceZinc sulfideBand gapOptoelectronicsZincNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wurtzite-type zinc oxide (ZnO) and zinc sulfide (ZnS) have electronic band gaps that are too large for light-harvesting applications. Using screened hybrid density-functional methods, we show that the band gaps of ZnO and ZnS can be dramatically reduced by creating layered ZnO/ZnS bulk heterostructures in which m contiguous monolayers of ZnO alternate with n contiguous monolayers of ZnS. In particular, the band gap decreases by roughly 40% upon substitution of every tenth monolayer of ZnS with a monolayer of ZnO (and vice versa) and becomes as low as 1.5 eV for heterostructures with m = 3 to m = 9 contiguous monolayers of ZnO alternating with n = 10 - m monolayers of ZnS. The predicted band gaps of layered ZnO/ZnS heterostructures span the entire visible spectrum, which makes these materials suitable for photovoltaic device engineering.

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 seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations90
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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