Combined Ultra High Vacuum Raman and Electronic Transport Characterization of Large‐Area Graphene on SiO<sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
An original experimental setup which allows for simultaneous sample characterization by Raman spectroscopy and electronic tranport in ultra‐high vacuum at low temperatures is presented. We show the applicability of this setup for the case of graphene that is transferred from an Ir(111) single crystal onto SiO2. The transfer of graphene is carried out using a water‐promoted electrochemical bubbling technique which is applied to graphene/Ir for the first time. The characterization prior to the transfer includes electron diffraction, photoemission spectroscopy and Raman spectroscopy using ultraviolet excitation. Following the transfer procedure, the graphene layer is electrically contacted and mounted onto a special sample carrier. This carrier allows for combined Raman and transport measurements inside an ultra high vacuum (UHV) system. UHV Raman mapping reveals a large area homogeneous graphene quality over several mm2 characterized by a D/G intensity ratio less than 0.1. UHV electrical characterization of transferred graphene in a field effect transistor geometry yields a carrier mobility of 675 cm2 V−1 s−1. Upon alkali metal doping in UHV conditions using a Cs getter, a decrease of the 4‐point resistance from above 2500 Ω to below 10 Ω is observed. The presented approach paves the way for future combined UHV Raman and transport characterization of two‐dimensional materials that are doped into superconducting or charge‐density‐wave ground states.
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 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».