Mapping the growth of <i>p</i>-type GaN layer under Ga-rich and N-rich conditions at low to high temperatures by plasma-assisted molecular beam epitaxy
Notice bibliographique
Résumé
We present a detailed study of Mg acceptor, p-type doping of GaN grown by plasma-assisted molecular beam epitaxy in both Ga-rich and N-rich conditions at low (∼580 °C) to high growth temperatures (∼740 °C). A growth map is constructed using results from a broad range of growth conditions, which shows the dependence of Mg incorporation and surface roughness on the III/V ratio and growth temperatures. Detailed secondary ion mass spectroscopy and atomic force microscopy studies confirmed that N-rich conditions are favorable for significantly higher Mg-incorporation efficiency (∼80%), whereas the Ga-rich growth condition is preferable for achieving a smooth surface morphology (root mean square roughness: ∼1–2 nm) with poor Mg incorporation. The room temperature Hall measurement confirms that the hole concentration in the range of ∼7 × 1017 to 2 × 1019 cm−3 can be achieved in Ga-rich and N-rich conditions, respectively, at a fixed Mg flux depending on the growth conditions. Our detailed study provides a proper guideline for realizing an efficient Mg-doped GaN layer and is applicable, in principle, to different nitride-based electronic and photonic devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».