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Enregistrement W2970166281 · doi:10.1088/1361-6463/ab3f78

Vacancy-assisted core transformation and mobility modulation of a-type edge dislocations in wurtzite GaN

2019· article· en· W2970166281 sur OpenAlexafffund
Cheng Chen, Fanchao Meng, Huicong Chen, Pengfei Ou, Guoqiang Lan, Bing Li, Qiwen Qiu, Jun Song

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics D Applied Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilUniversité du Québec à MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésWurtzite crystal structureEnhanced Data Rates for GSM EvolutionVacancy defectCore (optical fiber)Materials scienceModulation (music)Transformation (genetics)DislocationCrystallographyCondensed matter physicsChemistryPhysicsHexagonal crystal systemComposite materialTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, core structure dependent dislocation dynamics of a-type edge dislocation in three slip systems (basal, prismatic and pyramidal) of wurtzite GaN have been investigated using classical molecular dynamics simulations. All potential a-type edge dislocation cores in the shuffle and glide planes of the three slip systems have been identified, and the corresponding dislocation dynamics were examined. Our calculations reveal that for all of the three slip systems, all of the shuffle cores are planar glissile and mobile, while being non-planar sessile and immobile for all of the glide cores. We further show that vacancy can be used to activate the motion of glide cores via core transition from glide to shuffle, which is also valid for AlN and InN. The critical shear stresses for the motion of glide cores are also determined at various vacancy concentrations. Our study clarifies core structure dependent dislocation dynamics characteristics and provides ways in tuning dislocation motions in wurtzite crystals.

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)0,000
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 enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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