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Enregistrement W4313892838 · doi:10.1109/jqe.2023.3234991

Improving Charge Carrier Transport Properties in AlGaN Deep Ultraviolet Light Emitters Using Al-Content Engineered Superlattice Electron Blocking Layer

2023· article· en· W4313892838 sur OpenAlexafffund
Xue Yin, Songrui Zhao

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Quantum Electronics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceOptoelectronicsSuperlatticeDiodeUltravioletLight-emitting diodeLaserQuantum wellElectronVoltage droopCharge carrierOpticsVoltagePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we investigate a unique Al-content engineered superlattice electron blocking layer (AESL-EBL) for improving the charge carrier transport properties of AlGaN quantum well (QW) deep ultraviolet (DUV) light-emitting diode (LED) structures. LED structures without EBL, with conventional bulk EBL (BEBL), and superlattice EBL (SL-EBL) are used for comparison. It is found that the LED structure with the AESL-EBL can exhibit superior electron blocking and hole injection, leading to reduced efficiency droop and improved light output power, compared to LED structures without EBL and with BEBL. Notably, the LED structure with AESL-EBL also outperforms the LED structure with SL-EBL, benefitting from the Al-content engineered SL. In the end, such an ASEL-EBL is applied to a DUV laser diode structure, and by optimizing the device structure low Mg-induced internal loss of around 1 cm−1 can be obtained.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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