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Enregistrement W3016720253 · doi:10.1088/2053-1583/ab8969

Direct growth of graphene on GaN via plasma-enhanced chemical vapor deposition under N<sub>2</sub> atmosphere

2020· article· en· W3016720253 sur OpenAlexaff
Jan Mischke, Joel Pennings, Erik Weisenseel, Philipp Kerger, Michael Rohwerder, W. Mertin, G. Bacher

Notice bibliographique

Revue2D Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneChemical vapor depositionMaterials scienceLight-emitting diodePlasma-enhanced chemical vapor depositionSheet resistanceOptoelectronicsElectrodePlasmaNanotechnologyChemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the bottlenecks in the implementation of graphene as a transparent electrode in modern opto-electronic devices is the need for complicated and damaging transfer processes of high-quality graphene sheets onto the desired target substrates. Here, we study the direct, plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD) growth of graphene on GaN-based light-emitting diodes (LEDs). By replacing the commonly used hydrogen (H 2 ) process gas with nitrogen (N 2 ), we were able to suppress GaN surface decomposition while simultaneously enabling graphene deposition at &lt;800 °C in a single-step growth process. Optimizing the methane (CH 4 ) flow and varying the growth time between 0.5 h and 8 h, the electro-optical properties of the graphene layers could be tuned to sheet resistances as low as ∼1 kΩ/□ with a maximum transparency loss of ∼12%. The resulting high-quality graphene electrodes show an enhanced current spreading effect and an increase of the emission area by a factor of ∼8 in operating LEDs.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,777

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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