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Enregistrement W3091840031 · doi:10.1038/s41467-020-18749-2

Versatile direct-writing of dopants in a solid state host through recoil implantation

2020· article· en· W3091840031 sur OpenAlexaff
Johannes E. Fröch, Alan Bahm, Mehran Kianinia, Zhao Mu, Vijay Bhatia, Sejeong Kim, Julie M. Cairney, Weibo Gao, Carlo Bradac, Igor Aharonovich, Milos Toth

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilDepartment of Education and TrainingMinistry of Education, IndiaAsian Office of Aerospace Research and Development
Mots-clésDopantMaterials scienceDopingDiamondOptoelectronicsNanotechnologySemiconductorRecoilIon implantationSiliconThin filmIonChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Modifying material properties at the nanoscale is crucially important for devices in nano-electronics, nanophotonics and quantum information. Optically active defects in wide band gap materials, for instance, are critical constituents for the realisation of quantum technologies. Here, we demonstrate the use of recoil implantation, a method exploiting momentum transfer from accelerated ions, for versatile and mask-free material doping. As a proof of concept, we direct-write arrays of optically active defects into diamond via momentum transfer from a Xe + focused ion beam (FIB) to thin films of the group IV dopants pre-deposited onto a diamond surface. We further demonstrate the flexibility of the technique, by implanting rare earth ions into the core of a single mode fibre. We conclusively show that the presented technique yields ultra-shallow dopant profiles localised to the top few nanometres of the target surface, and use it to achieve sub-50 nm positional accuracy. The method is applicable to non-planar substrates with complex geometries, and it is suitable for applications such as electronic and magnetic doping of atomically-thin materials and engineering of near-surface states of semiconductor devices.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,375

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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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