MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2779452783 · doi:10.1063/1.5008320

Hybrid gap plasmon GaAs nanolasers

2017· article· en· W2779452783 sur OpenAlexfundno aff
Ngoc B. Nguyen, Michael P. Nielsen, Lucas Lafone, Edmund Clarke, P. W. Fry, Rupert F. Oulton

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOptoelectronicsMaterials sciencePassivationSemiconductorSemiconductor laser theoryLaserPlasmonSurface plasmonFabricationGallium arsenideFemtosecondWide-bandgap semiconductorOpticsNanotechnologyLayer (electronics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compact semiconductor lasers with sub-wavelength-scale dimensions rely heavily on materials with low surface recombination due to the large surface area to volume ratios of their nano-cavities. Furthermore, the reliance on semiconductor nanostructures has led to predominantly bottom-up fabrication approaches, which has hindered scalable and practical applications. In this letter, we present lithographically constructed hybrid gap plasmon nanolasers using the gain of bulk GaAs operating at room temperature. The nanolasers are built on GaAs suspended membranes with InGaP passivation layers. Laser resonators are defined only by patterning gold on top of these GaAs membranes, thus eliminating the need to etch the semiconductor for optical confinement, which would introduce additional surface recombination. An analysis of the modal gain and losses in these devices suggests that threshold carrier densities in the range of 4–5×1018 cm−3 are necessary—potentially achievable with current densities as low as 6–8 kA cm−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 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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Physics LettersMême sujetPlasmonic and Surface Plasmon ResearchTravaux en français237 207