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Enregistrement W3043568339 · doi:10.1021/acs.jpcc.0c04350

Unintended Deviation of Fermi Level from Band Edge in Fractal Silicon Nanostructures: Consequence of Dopants’ Zonal Depletion

2020· article· en· W3043568339 sur OpenAlexaff
Manushree Tanwar, Devesh K. Pathak, Anjali Chaudhary, Shailendra K. Saxena, Rajesh Kumar

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésDopantMaterials scienceRaman spectroscopyFermi levelSiliconDopingCondensed matter physicsChemical physicsOptoelectronicsChemistryOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The location of Fermi level in a semiconductor is of utmost importance, thus understanding its relative drift from the expected location contains a lot of technologically significant information. A fabrication process induced spatial deviation in the Fermi level position has been reported here in silicon quantum structures prepared using chemical etching. Experimental (direct) and theoretical Raman spectroscopy analyses (indirect) reveal low dopant concentration in the nanosilicon, which explains several reports on its low conductivity. An experimental dopant mass migration based hypothesis (similar to the zone melting process), duly validated using Raman spectroscopy, has been used to explain the observed phenomenon.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,369

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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