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Enregistrement W4226395104 · doi:10.1364/prj.455443

Optically pumped low-threshold microdisk lasers on a GeSn-on-insulator substrate with reduced defect density

2022· article· en· W4226395104 sur OpenAlexafffund
Yongduck Jung, Daniel Burt, Lin Zhang, Youngmin Kim, Hyo‐Jun Joo, Melvina Chen, Simone Assali, Oussama Moutanabbir, Chuan Seng Tan, Donguk Nam

Notice bibliographique

RevuePhotonics Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Research ChairsMinistry of Education - SingaporeNational Research Foundation SingaporeCanada Foundation for Innovation
Mots-clésLasing thresholdMaterials scienceLaserSubstrate (aquarium)PhotoluminescenceOptoelectronicsOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the recent success of GeSn infrared lasers, the high lasing threshold currently limits their integration into practical applications. While structural defects in epitaxial GeSn layers have been identified as one of the major bottlenecks towards low-threshold GeSn lasers, the effect of defects on the lasing threshold has not been well studied yet. Herein, we experimentally demonstrate that the reduced defect density in a GeSn-on-insulator substrate improves the lasing threshold significantly. We first present a method of obtaining high-quality GeSn-on-insulator layers using low-temperature direct bonding and chemical–mechanical polishing. Low-temperature photoluminescence measurements reveal that the reduced defect density in GeSn-on-insulator leads to enhanced spontaneous emission and a reduced lasing threshold by ∼ 10 times and ∼ 6 times, respectively. Our result presents a new path towards pushing the performance of GeSn lasers to the limit.

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 seuil0,005

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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