Composition variation in Al-based dilute nitride alloys using apertureless scanning near-field optical microscopy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».