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Enregistrement W2511413007 · doi:10.1063/1.4968178

Magneto-optical properties of InSb for terahertz applications

2016· preprint· en· W2511413007 sur OpenAlexafffund
Jan Chochol, Kamil Postava, Michael Čada, Mathias Vanwolleghem, L. Halagačka, Jean‐François Lampin, Jaromı́r Pištora

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2016
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGrantová Agentura České RepublikyMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésTerahertz radiationDrude modelPermittivityTerahertz spectroscopy and technologyCondensed matter physicsSpectroscopyDopingMaterials scienceEffective mass (spring–mass system)PlasmonElectric fieldOptoelectronicsPhysicsMagnetic fieldDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magneto-optical permittivity tensor spectra of undoped InSb, n-doped and p-doped InSb crystals were determined using the terahertz time-domain spectroscopy (THz-TDS) and the Fourier transform far-infrared spectroscopy (far-FTIR). A Huge polar magneto-optical (MO) Kerr-effect (up to 20 degrees in rotation) and a simultaneous plasmonic behavior observed at low magnetic field (0.4 T) and room temperature are promising for terahertz nonreciprocal applications. We demonstrate the possibility of adjusting the the spectral rage with huge MO by increase in n-doping of InSb. Spectral response is modeled using generalized magneto-optical Drude-Lorentz theory, giving us precise values of free carrier mobility, density and effective mass consistent with electric Hall effect measurement.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,547

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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