Dielectrics & Electrostatics: Their Effect on Carbon Nanotube Network Field-Effect Transistors and Gas Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Due to their high surface area, monoatomic wall thickness, electronic structure (band gap, van Hove singularities) and properties (high mobility, ambipolar transport), single-walled carbon nanotubes (SWNTs) stand as a promising active material for chemical sensors. In a sensor context, they however suffer from lack of selectivity. For the same reasons that they are highly sensitive to analytes, they will be affected by their environment: interference from ambient gases (i.e. O2 / H2O redox couple) are to be expected [1,2], and vicinal charges and dipoles [3,4] will change the local electrostatics felt by the SWNTs. The dielectric environment being an integral part of the field-effect transistor (FET) stack, we sought to understand its effect on the transfer characteristics of devices with a carbon nanotube network as the active channel component. References [1] Aguirre, C. M. et al. The Role of the Oxygen/Water Redox Couple in Suppressing Electron Conduction in Field-Effect Transistors. Adv. Mater. 21, 3087–3091 (2009). [2] Lefebvre, J. et al. Hysteresis free carbon nanotube thin film transistors comprising hydrophobic dielectrics. Appl. Phys. Lett. 107, 243301 (2015). [3] Kobayashi, S. et al. Control of carrier density by self-assembled monolayers in organic field-effect transistors. Nat. Mater. 3, 317–322 (2004). [4] Lee, S.-H. et al. Effect of Polymer Gate Dielectrics on Charge Transport in Carbon Nanotube Network Transistors: Low-k Insulator for Favorable Active Interface. ACS Appl. Mater. Interfaces 8, 32421–32431 (2016).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».