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Enregistrement W4312109608 · doi:10.1063/5.0134995

Origin of the injection-dependent emission blueshift and linewidth broadening of III-nitride light-emitting diodes

2022· article· en· W4312109608 sur OpenAlexfundno aff
Nick Pant, Xuefeng Li, Elizabeth DeJong, Daniel Feezell, Rob Armitage, Emmanouil Kioupakis

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of EnergyOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyOffice of ScienceOffice of Energy EfficiencyNational Energy Research Scientific Computing Center
Mots-clésLaser linewidthLight-emitting diodeBlueshiftOptoelectronicsNitrideDiodeMaterials scienceQuantum wellGallium nitrideSpontaneous emissionWide-bandgap semiconductorChemistryOpticsPhotoluminescencePhysicsNanotechnologyLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

III-nitride light-emitting diodes (LEDs) exhibit an injection-dependent emission blueshift and linewidth broadening that is severely detrimental to their color purity. By using first-principles multi-scale modeling that accurately captures the competition between polarization-charge screening, phase-space filling, and many-body plasma renormalization, we explain the current-dependent spectral characteristics of polar III-nitride LEDs fabricated with state-of-the-art quantum wells. Our analysis uncovers a fundamental connection between carrier dynamics and the injection-dependent spectral characteristics of light-emitting materials. For example, polar III-nitride LEDs offer poor control over their injection-dependent color purity due to their poor hole transport and slow carrier-recombination dynamics, which forces them to operate at or near degenerate carrier densities. Designs that accelerate carrier recombination and transport and reduce the carrier density required to operate LEDs at a given current density lessen their injection-dependent wavelength shift and linewidth broadening.

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 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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,283

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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