MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2526208875 · doi:10.1088/0957-4484/27/44/445202

Intense conductivity suppression by edge defects in zigzag MoS<sub>2</sub>and WSe<sub>2</sub>nanoribbons: a density functional based tight-binding study

2016· article· en· W2526208875 sur OpenAlexaff
F W N Silva, Ana Luiza Mariano Torres Costa, Lei Liu, Eduardo B. Barros

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensNanoacademic Technologies
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésZigzagConductanceDensity functional theoryMaterials scienceCondensed matter physicsFermi levelEnhanced Data Rates for GSM EvolutionTight bindingVacancy defectConductivityFermi energySIESTA (computer program)Density of statesElectronic structureElectronAb initio quantum chemistry methodsPhysicsComputational chemistryChemistryMoleculeGeometryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of edge vacancies on the electron transport properties of zigzag MoS2/WSe2 nanoribbons are studied using a density functional theory (DFT)-based tight-binding model with a sp(3)d(5) basis set for the electronic structure calculation and applying the Landauer-Büttiker approach for the electronic transport. Our results show that the presence of a single edge vacancy, with a missing MoS2/WSe2 triplet, is enough to suppress the conductance of the system by almost one half for most energies around the Fermi level. Furthermore, the presence of other single defects along the same edge has little effect on the overall conductance, indicating that the conductance of that particular edge has been strongly suppressed by the first defect. The presence of another defect on the opposite edge further suppresses the quantum conductance, independently of the relative position between the two defects in opposite edges. The introduction of other defects cause the suppression to be energy dependent, leading to conductance peaks which depend on the geometry of the edges. The strong conductance dependence on the presence of edge defects is corroborated by DFT calculations using SIESTA, which show that the electronic bands near the Fermi energy are strongly localized at the edge.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanotechnologyMême sujet2D Materials and ApplicationsTravaux en français237 207