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Enregistrement W4213319434 · doi:10.1109/jqe.2022.3151965

III-Nitride Nanostructures for High Efficiency Micro-LEDs and Ultraviolet Optoelectronics

2022· article· en· W4213319434 sur OpenAlexfundno aff
Ayush Pandey, Zetian Mi

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Quantum Electronics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésLight-emitting diodeOptoelectronicsMaterials scienceDiodeNitrideUltravioletGallium nitrideDopantMolecular beam epitaxyLaserWide-bandgap semiconductorMicroscale chemistryNanostructureNanotechnologyOpticsEpitaxyDoping

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microscale visible light emitting diodes (LEDs), as well as LEDs and laser diodes operating in the mid and deep ultraviolet (UV), have emerged as the frontier of semiconductor optoelectronics and are poised to revolutionize mobile displays, virtual/augmented reality, water purification, sterilization, and many other critical applications. In this article, we provide an overview of some recent developments of III-nitride nanostructures by molecular beam epitaxy and their applications in micro-LEDs and deep UV optoelectronics including LEDs and laser diodes. Due to the efficient surface strain relaxation, III-nitride nanostructures exhibit significantly reduced dislocation densities compared to their conventional quantum well counterparts. Studies have further shown that p-type Mg-dopant incorporation is much more efficient in nanostructures. These attributes have been exploited to realize high efficiency micro-LEDs operating in the deep visible (e.g., green and red) and to achieve relatively efficient LEDs operating in the UV-C and far UV-C spectra. The utilization of III-nitride nanostructures to realize electrically injected laser diodes with relatively low threshold is also presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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