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Enregistrement W2581774189 · doi:10.1038/ncomms14204

Highly tensile-strained Ge/InAlAs nanocomposites

2017· article· en· W2581774189 sur OpenAlexafffund
Daehwan Jung, Joseph Faucher, Samik Mukherjee, Austin J. Akey, Daniel J. Ironside, Matthew J. Cabral, Xiahan Sang, James M. LeBeau, Seth R. Bank, Tonio Buonassisi, Oussama Moutanabbir, Minjoo Larry Lee

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMultidisciplinary University Research InitiativeMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard UniversityDivision of Materials ResearchNorth Carolina State UniversityNational Science Foundation
Mots-clésNanocompositeMaterials scienceGermaniumEpitaxyRaman spectroscopyElectroluminescenceUltimate tensile strengthPhotoluminescenceNanostructureOptoelectronicsNanotechnologyComposite materialSiliconOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Self-assembled nanocomposites have been extensively investigated due to the novel properties that can emerge when multiple material phases are combined. Growth of epitaxial nanocomposites using lattice-mismatched constituents also enables strain-engineering, which can be used to further enhance material properties. Here, we report self-assembled growth of highly tensile-strained Ge/In 0.52 Al 0.48 As (InAlAs) nanocomposites by using spontaneous phase separation. Transmission electron microscopy shows a high density of single-crystalline germanium nanostructures coherently embedded in InAlAs without extended defects, and Raman spectroscopy reveals a 3.8% biaxial tensile strain in the germanium nanostructures. We also show that the strain in the germanium nanostructures can be tuned to 5.3% by altering the lattice constant of the matrix material, illustrating the versatility of epitaxial nanocomposites for strain engineering. Photoluminescence and electroluminescence results are then discussed to illustrate the potential for realizing devices based on this nanocomposite material.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,857

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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