Raman Spectroscopy as a Simple yet Effective Analytical Tool for Determining Fermi Energy and Temperature Dependent Fermi Shift in Silicon
Notice bibliographique
Résumé
The Fermi energy is known to be dependent on doping and temperature, but finding its value and corresponding thermal Fermi shift experimentally is not only difficult but is virtually impossible if one attempts their simultaneous determination. We report that temperature dependent Raman spectromicroscopy solves the purpose easily and proves to be a powerful technique to determine the position and temperature associated Fermi shift in an extrinsic semiconductor as demonstrated for silicon in the present study. The typical asymmetrically broadened Raman spectral line-shape from sufficiently doped n- and p-type silicon contains the information about the Fermi level position through its known association with the Fano coupling strength. Thus, Raman line-shape parameters, the terms quantify the Fano-coupling, have been used as experimental observables to reveal the value of the Fermi energy and consequent thermal Fermi shift. A simple formula has been developed based on existing established theoretical frameworks that can be used to calculate the position of the Fermi level. The proposed Raman spectroscopy-based formulation applies well for n- and p-type silicon. The calculated Fermi level position and its temperature dependent variation are consistent with the existing reports.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».