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Enregistrement W2965119737 · doi:10.1038/s41598-020-59442-0

Epitaxial Growth and Characterization of AlInN-Based Core-Shell Nanowire Light Emitting Diodes Operating in the Ultraviolet Spectrum

2020· preprint· en· W2965119737 sur OpenAlexaff
Ravi Teja Velpula, Barsha Jain, Moab Rajan Philip, Hoang Duy Nguyen, Renjie Wang, Hieu Pham Trung Nguyen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNanjing Institute of TechnologyDivision of Electrical, Communications and Cyber SystemsNational Foundation for Science and Technology DevelopmentNational Science Foundation
Mots-clésNanowireMaterials scienceUltravioletOptoelectronicsEpitaxyLight-emitting diodeDiodeWavelengthCore (optical fiber)Quantum efficiencyOpticsLayer (electronics)NanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the demonstration of the first axial AlInN ultraviolet core-shell nanowire light-emitting diodes with highly stable emission in the ultraviolet wavelength range. During epitaxial growth of the AlInN layer, an AlInN shell is spontaneously formed, resulting in reduced nonradiative recombination on the nanowire surface. The AlInN nanowires exhibit a high internal quantum efficiency of ~52% at room temperature for emission at 295 nm. The peak emission wavelength can be varied from 290 nm to 355 nm by changing the growth conditions. Moreover, significantly strong transverse magnetic (TM) polarized emission is recorded, which is ~4 times stronger than the transverse electric (TE) polarized light at 295 nm. This study provides an alternative approach for the fabrication of new types of high-performance ultraviolet light emitters.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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