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Enregistrement W2748590827 · doi:10.1016/j.nima.2017.07.038

Study of gain homogeneity and radiation effects of Low Gain Avalanche Pad Detectors

2017· article· en· W2748590827 sur OpenAlexfundno aff
C. Gallrapp, M. Fernández, S. Hidalgo, Isidre Mateu, M. Moll, Sofía Otero Ugobono, G. Pellegrini

Notice bibliographique

RevueNuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A Accelerators Spectrometers Detectors and Associated Equipment · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de EspañaCERNMcGill University
Mots-clésRadiation hardeningHomogeneity (statistics)OptoelectronicsFluenceIrradiationMaterials scienceDetectorWaferRadiationRadiation damageSiliconDark currentAvalanche photodiodeOpticsPhysicsPhotodetectorNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon detectors with intrinsic charge amplification implementing a n + + -p + -p structure are considered as a sensor technology for future tracking and timing applications in high energy physics experiments. The performance of the intrinsic gain in Low Gain Avalanche Detectors (LGAD) after irradiation is crucial for the characterization of radiation hardness and timing properties in this technology. LGAD devices irradiated with reactor neutrons or 800 MeV protons reaching fluences of 2.3 × 10 16 n eq /cm 2 were characterized using Transient Current Technique (TCT) measurements with red and infra-red laser pulses. Leakage current variations observed in different production lots and within wafers were investigated using Thermally Stimulated Current (TSC). Results showed that the intrinsic charge amplification is reduced with increasing fluence up to 10 15 n eq /cm 2 which is related to an effective acceptor removal. Further relevant issues were charge collection homogeneity across the detector surface and leakage current performance before and after irradiation.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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