Intrinsic excitation-dependent room-temperature internal quantum efficiency of AlGaN nanowires with varying Al contents
Notice bibliographique
Résumé
Aluminum gallium nitride (AlGaN) nanowires have become an emerging approach for semiconductor deep ultraviolet light-emitting devices. To further improve the device performance, it is critical to understand the optical quality of AlGaN nanowires. However, today, the room-temperature internal quantum efficiency (IQE) of AlGaN nanowires is predominantly analyzed by the temperature-dependent photoluminescence (PL) approach under one excitation power or taking the PL intensity ratio at the room temperature and low temperature with different excitation powers. In both cases, one needs to assume the low temperature IQE to be 100%, which is not always valid, in particular when the excitation power changes at the low temperature. In this work, we study the room-temperature IQE of AlGaN nanowires through the detailed excitation power-dependent PL experiments and theoretical analysis. This allows us to derive the intrinsic room-temperature IQE of AlGaN nanowires as a function of the excitation power. It is found that for an Al content in the range of 22%–54%, the IQE of all samples increases as the excitation increases, followed by an efficiency droop. Moreover, comparing different samples, the IQE at low excitations increases as the Al content increases, whereas the peak IQE reduces from 73% to 56% as the Al content increases. The underlying mechanisms are also discussed in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».