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Enregistrement W4283073547 · doi:10.1002/9781119579182.ch1

Photoconductivity: Fundamental Concepts

2022· other· en· W4283073547 sur OpenAlexaff
Safa Kasap

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThin-Film Transistor Technologies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotoconductivityPhotocurrentOptoelectronicsNoise (video)Materials scienceSemiconductorBand gapDopingFlicker noiseFlickerPhysicsCondensed matter physicsElectrical engineeringComputer scienceNoise figure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photoconductivity is defined, and the importance of electrical contacts are highlighted by examining the origin of the dark current flowing through a photoconductor. The Shockley–Ramo theorem is explained and the photoconductive gain and the necessary prerequisites for its manifestation are discussed. Major recombination kinetics are addressed, including the Shockley–Read–Hall statistics, Simmons–Taylor formulation, and Langevin recombination, and their main features are highlighted. Photoconductivity experiments have been extensively used by numerous researchers to characterize various semiconductor materials. Principles of steady-state and modulated photoconductivity (frequency-resolved photoconductivity) are introduced along with their main features in extracting material characteristics such as the density of states in the bandgap. The effects of traps on transient photoconductivity and modulated photoconductivity are discussed in simple terms and extended to include the Taylor–Simmons formulation. The phase and the amplitude of the modulated photocurrent are explained in relation to the density of states in the bandgap. Major noise sources in a photoconductor are described and the importance of generation–recombination and flicker noise are highlighted. Particular attention is given to noise in a-Si:H films and its dependence on doping.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,1370,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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