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Enregistrement W4388328891 · doi:10.48550/arxiv.2311.00904

Disentangling transport mechanisms in a correlated oxide by photoinduced charge injection

2023· preprint· en· W4388328891 sur OpenAlexfundno aff
Henry Navarro, Sarmistha Das, Felipe Torres, Rourav Basak, Erbin Qiu, Nicolás M. Vargas, Pavel N. Lapa, Iván K. Schuller, Alex Frañó

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectronic and Structural Properties of Oxides
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchCanadian Institute for Advanced ResearchResearch Corporation for Science AdvancementNational Science Foundation
Mots-clésVariable-range hoppingMaterials scienceBilayerOxideChemical physicsCharge carrierMechanism (biology)Charge (physics)OptoelectronicsWork (physics)NanotechnologyChemistryMembraneThermal conductionPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a novel heterostructured approach to disentangle the mechanism of electrical transport of the strongly correlated PrNiO3, by placing the nickelate under the photoconductor CdS. This enables the injection of carriers into PrNiO3 in a controlled way, which can be used to interrogate its intrinsic transport mechanism. We find a non-volatile resistance decrease when illuminating the system at temperatures below the PrNiO3 metal-insulator transition. The photoinduced change becomes more volatile as the temperature increases. These data help understand the intrinsic transport properties of the nickelate-CdS bilayer. Together with data from a bare PrNiO3 film, we find that the transport mechanism includes a combination of mechanisms including both thermal activation and variable range hopping. At low temperatures without photoinduced carriers the transport is governed by hopping, while at higher temperatures and intense illumination the activation mechanism becomes relevant. This work shows a new way to optically control the low-temperature resistance of PrNiO3.

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)
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 enseignants0,248
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,129 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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