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Enregistrement W2530565359 · doi:10.1039/c6cp05063h

Composition variation in Al-based dilute nitride alloys using apertureless scanning near-field optical microscopy

2016· article· en· W2530565359 sur OpenAlexafffund
Gitanjali Kolhatkar, Abderraouf Boucherif, Chahinez Dab, S. Fafard, Vincent Aimez, Richard Arès, Andreas Ruëdiger

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNear-Field Optical Microscopy
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du QuébecInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Advanced Industrial Science and Technology
Mots-clésOptical microscopeMaterials scienceMicroscopyNitrideOpticsAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyChemistryScanning electron microscopeComposite materialChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

surface grown at 420 °C become larger at higher growth temperatures, and 3D islands appear on the surface at 565 °C. Atomic force microscopy phase measurements reveal a composition difference between the islands and the pits, whereas the sample grown at 420 °C appears to be homogeneous. Confocal Raman spectra show that all the N atoms are bonded to Al instead of Ga. Using apertureless scanning near-field optical microscopy, the luminescence of a gold tip is mapped over the surface of the sample grown at 565 °C. We extract the shift of the tip's surface plasmon resonance and determine the variation in the refractive index between the islands and the pits to be close to 0.2. Numerical simulations of the tip luminescence while in contact with the sample predict a similar variation of ∼0.3 in the refractive indices between AlGaAs islands and AlN pits, a substantially smaller value than the difference in the bulk refractive indices of the two media (∼1.8), which we attribute to a convolution of material distribution in an uneven topography. The excellent agreement between simulation and experiments supports the hypothesis of nitrogen-clustering in the pits.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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