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Enregistrement W2473241124 · doi:10.3390/ma9070511

Tunable Emission Wavelength Stacked InAs/GaAs Quantum Dots by Chemical Beam Epitaxy for Optical Coherence Tomography

2016· article· en· W2473241124 sur OpenAlexaff
Bouraoui Ilahi, Jihene Zribi, Maxime Guillotte, Richard Arès, Vincent Aimez, Denis Morris

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Saud University
Mots-clésChemical beam epitaxyQuantum dotMolecular beam epitaxyMaterials scienceOptoelectronicsOptical coherence tomographyWavelengthOpticsEpitaxyNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on Chemical Beam Epitaxy (CBE) growth of wavelength tunable InAs/GaAs quantum dots (QD) based superluminescent diode's active layer suitable for Optical Coherence Tomography (OCT). The In-flush technique has been employed to fabricate QD with controllable heights, from 5 nm down to 2 nm, allowing a tunable emission band over 160 nm. The emission wavelength blueshift has been ensured by reducing both dots' height and composition. A structure containing four vertically stacked height-engineered QDs have been fabricated, showing a room temperature broad emission band centered at 1.1 µm. The buried QD layers remain insensitive to the In-flush process of the subsequent layers, testifying the reliability of the process for broadband light sources required for high axial resolution OCT imaging.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,937

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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