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Enregistrement W2620633844 · doi:10.1063/1.4985048

<i>δ</i>-Doping of oxygen vacancies dictated by thermodynamics in epitaxial SrTiO3 films

2017· article· en· W2620633844 sur OpenAlexaff
Fengmiao Li, Fang Yang, Yan Liang, Shanming Li, Zhenzhong Yang, Qinghua Zhang, Wentao Li, Xuetao Zhu, Lin Gu, Jiandi Zhang, E. W. Plummer, Jiandong Guo

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectronic and Structural Properties of Oxides
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMolecular beam epitaxyDopingEpitaxyOxygenOxideMaterials scienceSubstrate (aquarium)Lattice (music)Chemical physicsCondensed matter physicsThermodynamicsChemistryNanotechnologyOptoelectronicsMetallurgyPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Homoepitaxial SrTiO3(110) film is grown by molecular beam epitaxy in ultra-high vacuum with oxygen diffusing from substrate as the only oxidant. The resulted oxygen vacancies (VOs) are found to be spatially confined within few subsurface layers only, forming a quasi-two-dimensional doped region with a tunable high concentration. Such a δ-function distribution of VOs is essentially determined by the thermodynamics associated with the surface reconstruction, and facilitated by the relatively high growth temperature. Our results demonstrate that it is feasible to tune VOs distribution at the atomic scale by controlling the lattice structure of oxide surfaces.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,367

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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