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Enregistrement W2956062247 · doi:10.71781/17549

Calculs numériques du spectre Raman double-résonant du phosphorène

2018· dissertation· fr· W2956062247 sur OpenAlexfundaboutno aff
Félix Antoine Goudreault

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2018
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum optics and atomic interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité de MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - QuébecCompute Canada
Mots-clésPhosphorPhysicsChemistryMaterials scienceOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire présente une étude du spectre Raman de second-ordre du phosphorène. Quatre nouveaux modes Raman induits par des défauts ont étés identifiés dans les régions de A1g et A2g pour des couches minces de phosphore noir. Dans le but de comprendre leur origine, nous avons effectué le calcul du spectre Raman double-résonant du phosphorène à partir de données ab initio calculées en DFT. L’étude effectuée corrobore l’identification de ces modes médiés par un phonon de momentum non nul et par un défaut. De plus, on conclut que les pics correspondants sont le résultat de l’accumulation des électrons et des trous dans une certaine région de la première vallée de la structure électronique. Des prédictions sur la dispersion de ces pics en fonction de l’énergie incidente sont ensuite établies. Cette étude pose les fondations d’une compréhension du spectre Raman de minces couches de phosphore noir en présence de défauts. Elle ouvre la voie à une possible caractérisation de ce matériau à partir de son spectre. Ce projet est le fruit d’une collaboration entre le groupe de recherche de Michel Côté du département de physique et celui de Richard Martel du département de chimie de l’Université de Montréal.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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