MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293104734 · doi:10.3390/physics4020025

Ion Beam Modification for Si Photonics

2022· article· en· W4293104734 sur OpenAlexafffund
Lyudmila V. Goncharova, P. J. Simpson

Notice bibliographique

RevuePhysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicon Nanostructures and Photoluminescence
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotonicsMaterials scienceOptoelectronicsFabricationIon implantationSiliconGermaniumSilicon photonicsQuantum dotIon beamDetectorIonNanotechnologyOpticsBeam (structure)ChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ion implantation has played a significant role in semiconductor device fabrication and is growing in significance in the fabrication of Si photonic devices. In this paper, recent progress in the growth and characterization of Si and Ge quantum dots (QDs) for photonic light-emitting devices is reviewed, with a focus on ion implantation as a synthetic tool. Light emissions from Si and Ge QDs are compared with emissions from other optically active centers, such as defects in silicon oxide and other thin film materials, as well as rare-earth light emitters. Detection of light in silicon photonics is performed via the integration of germanium and other elements into detector structures, which can also be achieved by ion implantation. Novel techniques to grow SiGe- and SiGeSn-on-Si structure are described along with their application as detectors for operation in the short-wave infrared range.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

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)0,0050,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysicsMême sujetSilicon Nanostructures and PhotoluminescenceTravaux en français237 207