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Enregistrement W4389666574 · doi:10.1109/nssmicrtsd49126.2023.10338636

Quantum Yield in Silicon Photomultipliersand the Temperature Dependance

2023· article· en· W4389666574 sur OpenAlexaff
M. Mahtab, F. Retière, G. Gallina, N. Massacret, P. Margetak, Leonard Matin, A. Capra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadiation Detection and Scintillator Technologies
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum yieldYield (engineering)PhotonSilicon photomultiplierQuantumOptoelectronicsQuantum efficiencyPhysicsSiliconDetectorBand gapBiasingQuantum opticsMaterials scienceCondensed matter physicsOpticsVoltageQuantum mechanicsFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incident particles and photons on semiconductor material with energies greater than 2 order of magnitude from the fundamental bandgap tend to produce more than one electron-hole pair referred to as quantum yield. Energy reconstruction of single event detectors such as SiPM requires information on the quantum yield which is measured in this study for the photons in the 140-450 nm wavelength range. Quantum yield for two generations of SiPMs manufactured by Hamamatsu and Fondazione Bruno Kessler has been measured by operating the devices at different biasing schemes where the current modeling can be simplified to extract the parameter of interest. The quantum yield is found to be 1.7 ± 0.15 at -110 °C for LXe applications. Moreover, the temperature dependence of the quantum yield is observed, and shows more than 25% increase over the temperature change of +100°C. This study introduces a transferable method for quantum yield measurement on various p-on-n SiPMs provided by different manufacturer and at different temperatures based on the experiment design.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,366

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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
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Résumé présentoui

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