Erratum to: A highly sensitive chemical gas detecting transistor based on highly crystalline CVD-grown MoSe2 films
Notice bibliographique
Résumé
Layered semiconductors with atomic thicknesses are becoming increasingly important as active elements in high-performance electronic devices owing to their high carrier mobilities, large surface-to-volume ratios, and rapid electrical responses to their surrounding environments. Here, we report the first implementation of a highly sensitive chemical-vapor-deposition-grown multilayer MoSe2 field-effect transistor (FET) in a NO2 gas sensor. This sensor exhibited ultra-high sensitivity (S = ca. 1,907 for NO2 at 300 ppm), real-time response, and rapid on–off switching. The high sensitivity of our MoSe2 gas sensor is attributed to changes in the gap states near the valence band induced by the NO2 gas absorbed in the MoSe2, which leads to a significant increase in hole current in the off-state regime. Device modeling and quantum transport simulations revealed that the variation of gap states with NO2 concentration is the key mechanism in a MoSe2 FET-based NO2 gas sensor. This comprehensive study, which addresses material growth, device fabrication, characterization, and device simulations, not only indicates the utility of MoSe2 FETs for high-performance chemical sensors, but also establishes a fundamental understanding of how surface chemistry influences carrier transport in layered semiconductor devices.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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 ».