Intrinsic Modulation Doping Enhances the Thermoelectric Performance of Monolayer GaGeTe
Notice bibliographique
Résumé
Modulation doping is a well-known approach for improving the efficiency of bulk thermoelectrics, yet its application to 2D materials has remained elusive. Our thorough first-principles calculations reveal a unique intrinsic modulation doping in monolayer GaGeTe that synergistically raises its electrical transport coefficients while dwarfing its lattice heat transport, resulting in a high thermoelectric figure of merit, zT . Herein, we envision 2D GaGeTe as a chair-like germanene monolayer shrouded by two GaTe layers. The germanene layer donates electrons to the outer GaTe, creating a spatial separation between the electron-donation center and charge transport channels, a feature that suppresses free carrier scattering. Our accurate electron–phonon calculations explain that electrical transport in GaGeTe results from the metallic nature of germanene combined with the Mexican-hat shape of the GaTe valence band. The superior electrical and poor heat transport coefficients turn GaGeTe into a promising p-type thermoelectric monolayer working at moderate carrier concentrations of ≈10 13 cm –2 . The presented results put forward a distinct design approach for identifying competent thermoelectrics among 2D materials whose frail structures cannot tolerate heavy doping.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».