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Enregistrement W4391401592 · doi:10.1021/acs.nanolett.3c04445

Delta-T Flicker Noise Demonstrated with Molecular Junctions

2024· article· en· W4391401592 sur OpenAlexafffund
Ofir Shein-Lumbroso, Matthew Gerry, Abhay Shastry, Ayelet Vilan, Dvira Segal, Oren Tal

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueQuantum and electron transport phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésFlicker noiseFlickerNoise (video)Electrical conductorShot noiseConductorNanoscopic scaleOptoelectronicsPhysicsCondensed matter physicsNoise spectral densityMaterials scienceJohnson–Nyquist noiseVoltageNanotechnologyElectrical engineeringOpticsNoise figureComputer scienceEngineeringQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic flicker noise is recognized as the most abundant noise in electronic conductors, either as an unwanted contribution or as a source of information on electron transport mechanisms and material properties. This noise is typically observed when a voltage difference is applied across a conductor or current is flowing through it. Here, we identify an unknown type of electronic flicker noise that is found when a temperature difference is applied across a nanoscale conductor in the absence of a net charge current or voltage bias. The revealed delta-T flicker noise is demonstrated in molecular junctions and characterized using quantum transport theory. This noise is expected to arise in nanoscale electronic conductors subjected to unintentional temperature gradients, where it can be a performance-limiting factor. On the positive side, delta-T flicker noise can detect temperature differences across a large variety of nanoscale conductors, down to atomic-scale junctions with no special setup requirements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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