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Enregistrement W2774935444 · doi:10.1021/acs.nanolett.7b03620

Mapping the Coulomb Environment in Interference-Quenched Ballistic Nanowires

2017· article· en· W2774935444 sur OpenAlexafffund
David E. Gutstein, David Lynall, Selvakumar V. Nair, Igor G. Savelyev, M. Blumin, Daniele Ercolani, Harry E. Ruda

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Semiconductor Devices and Circuit Design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNetworks of Centres of Excellence of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDefence Research and Development CanadaOntario Centres of Excellence
Mots-clésNanowireCondensed matter physicsCoulombConductanceScatteringMaterials scienceSemiconductorElectronNanotechnologyPhysicsOptoelectronicsOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conductance of semiconductor nanowires is strongly dependent on their electrostatic history because of the overwhelming influence of charged surface and interface states on electron confinement and scattering. We show that InAs nanowire field-effect transistor devices can be conditioned to suppress resonances that obscure quantized conduction thereby revealing as many as six sub-bands in the conductance spectra as the Fermi-level is swept across the sub-band energies. The energy level spectra extracted from conductance, coupled with detailed modeling shows the significance of the interface state charge distribution revealing the Coulomb landscape of the nanowire device. Inclusion of self-consistent Coulomb potentials, the measured geometrical shape of the nanowire, the gate geometry and nonparabolicity of the conduction band provide a quantitative and accurate description of the confinement potential and resulting energy level structure. Surfaces of the nanowire terminated by HfO 2 are shown to have their interface donor density reduced by a factor of 30 signifying the passivating role played by HfO 2 .

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,465

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 savante0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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