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Enregistrement W3004167009 · doi:10.3390/nano10020222

Porous Si-SiO2 UV Microcavities to Modulate the Responsivity of a Broadband Photodetector

2020· article· en· W3004167009 sur OpenAlexaff
María R. Jiménez-Vivanco, Godofredo García, J. Carrillo, Francisco Morales-Morales, Antonio Coyopol, Miguel Gracia, R. Doti, Jocelyn Faubert, J. E. Lugo

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésResponsivityPhotodetectorPhotocurrentOptoelectronicsMaterials sciencePhotodetectionWavelengthOpticsPhotonPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Porous Si-SiO2 UV microcavities are used to modulate a broad responsivity photodetector (GVGR-T10GD) with a detection range from 300 to 510 nm. The UV microcavity filters modified the responsivity at short wavelengths, while in the visible range the filters only attenuated the responsivity. All microcavities had a localized mode close to 360 nm in the UV-A range, and this meant that porous Si-SiO2 filters cut off the photodetection range of the photodetector from 300 to 350 nm, where microcavities showed low transmission. In the short-wavelength range, the photons were absorbed and did not contribute to the photocurrent. Therefore, the density of recombination centers was very high, and the photodetector sensitivity with a filter was lower than the photodetector without a filter. The maximum transmission measured at the localized mode (between 356 and 364 nm) was dominant in the UV-A range and enabled the flow of high energy photons. Moreover, the filters favored light transmission with a wavelength from 390 nm to 510 nm, where photons contributed to the photocurrent. Our filters made the photodetector more selective inside the specific UV range of wavelengths. This was a novel result to the best of our knowledge.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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