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Enregistrement W2963784448 · doi:10.1021/acs.nanolett.8b00515

Electrical Stressing Induced Monolayer Vacancy Island Growth on TiSe<sub>2</sub>

2018· article· en· W2963784448 sur OpenAlexafffund
Husong Zheng, Salvador Valtierra, Nana Ofori-Opoku, Chuanhui Chen, Lifei Sun, Shuaishuai Yuan, Liying Jiao, Kirk H. Bevan, Chenggang Tao

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNational Institute of Standards and TechnologyFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMonolayerScanning tunneling microscopeVacancy defectCondensed matter physicsMaterials sciencePhase transitionQuantum tunnellingTransition metalChemical physicsElectric fieldNanotechnologyChemistryOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To ensure practical applications of atomically thin transition metal dichalcogenides, it is essential to characterize their structural stability under external stimuli such as electric fields and currents. Using vacancy monolayer islands on TiSe 2 surfaces as a model system, we have observed nonlinear area evolution and growth from triangular to hexagonal driven by scanning tunneling microscopy (STM) subjected electrical stressing. The observed growth dynamics represent a 2D departure from the linear area growth law expected for bulk vacancy clustering. Our simulations of monolayer island evolution using phase-field modeling and first-principles calculations are in good agreement with our experimental observations, and point toward preferential edge atom dissociation under STM scanning driving the observed nonlinear area growth. We further quantified a parabolic growth rate dependence with respect to the tunneling current magnitude. The results could be potentially important for device reliability in systems containing ultrathin transition metal dichalcogenides and related 2D materials subject to electrical stressing.

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 seuil0,003

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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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