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Enregistrement W2918105894 · doi:10.1088/1361-6463/aafe98

Corrections to the Hecht collection efficiency in photoconductive detectors under large signals: non-uniform electric field due to drifting and trapped unipolar carriers

2019· article· en· W2918105894 sur OpenAlexafffund
Safa Kasap, Kieran Oliver Ramaswami, M. Z. Kabir, Robert E. Johanson

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics D Applied Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Semiconductor Detectors and Materials
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotoconductivityDetectorElectric fieldOptoelectronicsPhysicsField (mathematics)OpticsMaterials scienceMathematicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Hecht collection efficiency η 0 , and its modified expressions for exponential absorption, have been widely used in time-of-flight type transient photoconductivity experiments as well as in the assessment of the sensitivity of integrating-type radiation detectors. However, the equations apply under small signals in which the internal field remains uniform (unperturbed). We have used Monte Carlo simulation and the numerical solution of the continuity, trapping rate and Poisson equations to calculate the collection efficiency η r (CE) for various levels of charge injection and deep trapping. The carriers are injected instantaneously very near the radiation receiving electrode and then drift under space charge perturbed conditions. The CE deviation from the ideal Hecht value has been quantified in terms of the injection ratio r and the normalized trapping time τ with respect to the transit time under small signals. The results can be represented by a scaled, compressed exponential with coefficients that depend on τ . A plot is provided for these coefficients. The CE drops significantly below the Hecht value as r increases and the deviation is more pronounced for smaller τ values. The errors in extracting τ from the application of the Hecht equation has been also calculated and mapped as a function of different r and τ values.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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