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Enregistrement W4297855447 · doi:10.1002/adma.202207261

Engineering Electro‐Optic BaTiO<sub>3</sub> Nanocrystals via Efficient Doping

2022· article· en· W4297855447 sur OpenAlexafffund
Sasa Wang, Tong Zhu, Randy P. Sabatini, Amin Morteza Najarian, Muhammad Imran, Ruyan Zhao, Pan Xia, Lewei Zeng, Sjoerd Hoogland, Dwight S. Seferos, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhotorefractive and Nonlinear Optics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoGovernment of Ontario
Mots-clésMaterials scienceDopingBarium titanateOptoelectronicsDielectric spectroscopyRefractive indexIonPolarization (electrochemistry)Density functional theoryElectrochemistryElectrodeDielectricPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Electro‐optic (EO) modulators provide electrical‐to‐optical signal conversion relevant to optical communications. Barium titanate (BaTiO3) is a promising material system for EO modulation in light of its optical ultrafast nonlinearity, low optical loss, and high refractive index. To enhance further its spontaneous polarization, BaTiO3 can be doped at the Ba and Ti sites; however, doping is often accompanied by ion migration, which diminishes EO performance. Here, donor–acceptor doping and its effect on EO efficiency are investigated, finding that La‐doped BaTiO3 achieves an EO coefficient of 42 pm V−1 at 1 kHz, fully twice that of the pristine specimen; however, it is also observed that, with this single‐element doping, the EO response falls off rapidly with frequency. From impedance spectroscopy, it is found that frequency‐dependent EO is correlated with ion migration. Density functional theory calculations predict that the ion‐migration barrier decreases with La3+ doping but can be recovered with further Mn2+ doping, a finding that prompts to prevent ion migration by incorporating Mn2+ into the Ti‐site to compensate for the charge imbalance.

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 seuil0,003

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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